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非结构化数据创建图谱 创建图谱简介 创建信息抽取模型 使用自定义抽取模型创建图谱

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非结构化抽取 前提条件 已创建图谱并选择图谱规格，请参见购买 知识图谱 。 已创建并选择本体，详情请参见配置图谱本体。 已完成数据源配置，详情请参见配置数据源。 如果选择使用自己自定义模型，您需要在创建知识图谱之前，自定义用于信息抽取的模型，具体操作请见自定义信息抽取模型。 操作步骤

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结构化数据 上传结构化数据 搜索结构化数据文件

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将日志流中的日志进行结构化，提取出有固定格式或者相似程度较高的日志，过滤掉不相关的日志，以便对结构化后的日志按照SQL语法进行查询与分析。 日志结构化解析是一种将日志数据从非结构化或半结构化形式转换为结构化格式的过程，以便于更好地存储、查询和分析，提高日志数据的可读性、可搜索性和查询效率。

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将日志流中的日志进行结构化，提取出有固定格式或者相似程度较高的日志，过滤掉不相关的日志，以便对结构化后的日志按照SQL语法进行查询与分析。 日志结构化解析是一种将日志数据从非结构化或半结构化形式转换为结构化格式的过程，以便于更好地存储、查询和分析，提高日志数据的可读性、可搜索性和查询效率。

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本章节提供一个与人物、电影有关的非结构化数据自定义信息抽取模型并使用自定义抽取模型创建知识图谱的流程，帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程和使用非结构化数据创建图谱的过程。步骤如下： 创建信息抽取模型：以在ModelArts控制台上标注数据为例，介绍信息抽取模型的构建流程。 使用自定义抽取模型创建

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计费示例 以下案例中出现的费用价格仅供参考。 假设您于2023年7月1日购买了一个包年/包月的连接器，计费项包括连接器规格、数据存储容量（结构化和非结构化），购买时长为一个月，并在到期前手动续费一个月。则分为两个计费周期 第一个计费周期为：2023/07/01 15:50:04 ~ 2023/08/01

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览相关实体的知识图谱，也可以在创建的图谱基础上全量更新或增量更新图谱。 非结构化数据创建图谱 本实践指导使用非结构化数据（多行单句文本文件）创建图谱。以与人物、电影有关的非结构化数据为例，通过在控制台进行数据标注、模型训练，构建一个人物、电影有关的信息抽取模型，在自定义抽取模型的基础上去创建图谱。

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上传结构化数据 功能介绍 将结构化数据文件上传到 对象存储服务 OBS中进行结构化数据批处理功能。 URI POST /v1/koosearch/repos/{repo_id}/structured-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 repo_id 是 String

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B之内。 非结构化数据文件明水印在注入时，需限制文件大小在20MB之内。 不支持为已注入水印的文件再次注入水印。 结构化数据文件水印嵌入的数据有以下要求： 待嵌入水印的源数据需要大于等于5000行。小于5000行的源数据有可能因为特征不够导致提取水印失败。 尽量选取数据取值比较多

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连接器1的规格：赠送版 结构化数据存储：40G 非结构化数据存储：200G 连接器2的规格：基础版 结构化数据存储：10G 非结构化数据存储：20G 用了一段时间后，用户发现连接器中的数据存储容量无法满足业务需要，于2023/07/20 9:00:00扩容基础版连接器结构化数据存储至50G。

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。 所支持的信息抽取函数请见信息抽取函数。 代码编辑 非结构化抽取 基础数据格式为txt文本的自然语言短句 通过选择合适的算法，完成信息抽取配置。 可选择已有的预置模型模板，也可选择您自定义的模型。 非结构化抽取 在通过结构化抽取方式进行信息抽取时，交互界面配置与代码编辑配置可以相互切换。

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风险事件关联用户操作，完善溯源审计链条。及时发现数据使用是否存在安全违规并及时预警，预防数据泄露。 数据脱敏保护 通过多种预置脱敏算法+用户自定义脱敏算法，搭建数据保护引擎，实现非结构化数据脱敏储存，结构化数据静态脱敏，防止敏感数据泄露。

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支持结构化数据和非结构化数据 结构化数据是指可以用统一的结构来表示的数据，如数字、符号等。另一类无法用结构化来表示的数据，如文本、图像、声音、网页等，则称之为非结构化数据。 SAP提供丰富的周边应用软件，包括数据复制、BI等。 向应用层提供SQL、MDX（Multi dimension expression）、BI CS （Business

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。 所支持的信息抽取函数请见信息抽取函数。 代码编辑 非结构化抽取 基础数据格式为txt文本的自然语言短句 通过选择合适的算法，完成信息抽取配置。 可选择已有的预置模型模板，也可选择您自定义的模型。 非结构化抽取 在通过结构化抽取方式进行信息抽取时，交互界面配置与代码编辑配置可以相互切换。

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DSC支持识别的非结构化文件类型？ 数据安全中心（DSC）支持识别的非结构化文件类型如表1、表2和表3。 表1 文本文档代码类 序号 文件类型 序号 文件类型 1 Access数据库文件 74 Pdf文档 2 Arff文件 75 Perl源代码 3 Asp文件 76 Pgp文件 4

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谱构建。 公测 配置数据源 2019年11月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 上线非结构化数据构建图谱功能 创建图谱时，支持使用非结构化数据作为数据源构建图谱。 公测 非结构化数据创建图谱 2019年08月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 知识图谱服务 正式上线

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物理实体的数据源类型。此处选择“DWS”。 当前结构化数据（实体类型为表）支持DWS、OBS、ES、HBase、Kafka、MySql、HIVE、HDFS数据源；非结构化数据（实体类型不是表）仅支持OBS、HDFS数据源。 数据源实例 选择“创建”，将在对应数据源下创建对应实例；选择“关联”，请确保数据源实例下已存在表、索引或者字段。

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，在此界面获取"知识库ID"字段的值，表示该知识库在向量数据库中存储的ID，具有唯一性 最小长度：1 最大长度：64 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 file_name 是 String 结构化数据的文件名 最小长度：1 最大长度：1024 file_status

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特定结构化数据函数 本文介绍特定结构化数据函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 类型 函数 说明 JSON json_select 根据JMES语法提取或计算JSON表达式中特定的值。 json_parse 将值解析为JSON对象。 XML xml_to_json 将xml数据转成JSON数据。

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述信息。 非结构化数据存储容量 不方便用数据库二维逻辑来表现的数据，如文档、文本、XML和图片等数据。 购买“基础版”连接器时，首次需购买20G非结构化数据，后续可扩容。 购买“赠送版”连接器时，系统配置200G的非机构化数据存储容量。 结构化数据存储容量 用关系型数据库来表示和

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