中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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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XLSX、 CS V、JSON格式的数据属于结构化数据。 本章节提供一个与电影有关的结构化数据样例，帮助您快速熟悉 知识图谱 的创建过程。此样例通过在控制台创建本体，完成信息抽取、信息映射、信息融合、图谱质检的配置，创建一个与电影有关的知识图谱。创建完成后，您可以搜索预览相关实体的知识图

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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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如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型？ 针对一般用户，ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户，ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能，在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能；用户在开发、训

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配置结构化规则 日志数据可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据指能够用数字或统一的数据模型加以描述的数据，具有严格的长度和格式。非结构化数据指不便于用数据库二维逻辑表来表现的数据，数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。 日志结构化是以日志流为单位，通过不同的日志提取方

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日志结构化概述 日志数据可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据指能够用数字或统一的数据模型加以描述的数据，具有严格的长度和格式。非结构化数据指不便于用数据库二维逻辑表来表现的数据，数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。 日志结构化是以日志流为单位，通过不同的日志提取方

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日志结构化概述 日志数据可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据指能够用数字或统一的数据模型加以描述的数据，具有严格的长度和格式。非结构化数据指不便于用数据库二维逻辑表来表现的数据，数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。 日志结构化是以日志流为单位，通过不同的日志提取方

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结构化抽取 信息抽取函数 交互界面配置 代码编辑 父主题： 配置信息抽取

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据自身的业务需求使用KG提供的一系列常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 结构化数据创建图谱 本实践指导使用结构化数据（XLSX、CSV、JSON格式的数据）创建图谱。以与电影有关的结构化数据为例，通过在控制台创建本体、完成信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检的配置，运行

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数量可同时增加节点的计算资源和数据容量。如果仅需增加节点的数据容量，您可使用增量包灵活扩容对应类型的数据容量。 结构化数据增量包(20GB)：此类型增量包可对节点的结构化数据容量进行扩容。单个结构化数据增量包可提供20GB的结构化数据容量。 文件数据增量包(500GB)：此类型增

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包年/包月 连接器规格单价 * 购买时长 结构化数据增量包 连接器中存储结构化数据。 计费因子：容量。 包年/包月 数据存储容量 * 存储量单价*购买时长 非结构化数据增量包 连接器中存储非结构化数据。 计费因子：容量。 包年/包月 数据存储容量 * 存储量单价*购买时长 计费示例

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内容不可见，需要进行水印提取。 非结构化数据（docx、pptx、xlsx和pdf）。支持注入明水印，可在本地打开水印文件查看效果。 结构化数据 *水印内容 系统会将水印标识嵌入到数据表中，标识长度不超过16个字符即可。 *数据选择 结构化数据仅支持csv、xml和json格式文件。

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应用场景 敏感数据自动识别分类 从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对其储存结构化数据（RDS）和非结构化数据（OBS）进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”，以此做进一步安全防护。 用户异常行为分析 通过深度行为识别引擎，建立用户行为基线，实现基线外异

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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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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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默认结构化数据存储容量10G（需购买），计费模式为“包年/包月”。 非结构化数据存储容量（必选） 默认非结构化数据存储容量20G（需购买），计费模式为“包年/包月”。 假设您计划购买一个交换数据空间实例，在购买交换数据空间实例的地方，您将看到该费用，如图1所示。 图1 配置空间实例费用示例

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什么是信息抽取 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 配置方式 信息抽取分为结构化抽取和非结构化抽取，其适用范围和抽取方式如表1所示。 表1 配置方式说明 配置方式 适用范围

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量可同时增加节点的计算资源和数据容量。如果仅需要增加节点的数据容量，您可使用增量包对对应类型的数据容量灵活扩容。 结构化数据增量包(20GB)：此类型增量包可对节点的结构化数据容量进行扩容。单个结构化数据增量包可扩容20GB的结构化数据容量。 文件数据增量包(500GB)：此类型

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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）、BICS（Business

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pe”，即可查看到可抽取的主语、谓语、宾语组合。 图2 抽取模型 单击“保存”，完成信息抽取。 如果创建多个数据源，请完成所有数据源的信息抽取配置。配置数据源请参见配置数据源。 后续操作 配置信息抽取后，进入创建图谱的下一步操作配置知识映射。 父主题： 配置信息抽取

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数及抽取前后的数据字段，才能进行配置信息映射、配置知识融合等操作。 基本概念 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 配置方式 信息抽取分为结构化抽取和非结构化抽取，其适用范围和抽取方式如表1所示。

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