知识图谱 NLPKG

导入/导出问答模板 知识图谱 问答KBQA支持直接导入问答模板配置文件，用来识别用户问句的真实查询意图。 上传问答模板配置文件到OBS 导入问答模板配置至知识图谱前，需要将问答模板配置文件（json格式）上传至OBS中，详情请参见OBS添加桶和OBS上传文件或文件夹。 导入问答模板配置至知识图谱

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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建流程如图1所示。 图1 构建知识图谱 知识图谱的基本概念和创建图谱的流程概念请参见产品介绍>基本知识。 步骤一：购买知识图谱 在创建图谱之前，您需要购买图谱，并选择图谱规格，创建一个初始化的图谱。 步骤二：准备工作 准备图谱数据 在创建知识图谱时，需要提前将创建图谱的数据上传至OBS。

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服务用户指南》。 与 对象存储服务 的关系 知识图谱服务使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储构建知识图谱的源数据，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务控制台指南》。

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针对已创建的知识图谱提供如下服务。 “知识图谱预览查询” 针对已创建的知识图谱，您可以预览指定实体的不同结构形式知识图谱，也可以直接在现有图谱基础上新建实体和关系。 单击“预览图谱”进入图谱预览页面，详情请参见预览查询知识图谱。 “知识图谱问答KBQA” 基于知识图谱中的知识提供

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导入/导出元素链接 知识图谱问答KBQA支持直接导入元素链接配置文件，对用户输入的文本进行语义解析，识别出其中与图谱相关联的多种类型的元素。 上传元素配置文件到OBS 导入元素配置至知识图谱前，需要将元素配置文件（json格式）上传至OBS中，详情请参见OBS添加桶和OBS上传文件或文件夹。

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关系ID，格式为“source（头实体ID）-target（尾实体ID）-index（关系索引值）”，如“4730302-1963128-1”，表示ID为4730302的实体和ID为1963128的实体之间的第1个关系。 index String 关系的索引值，标识该条关系是其头尾实体的第几个关系。 label String

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OptVerse以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。

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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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大数据分析与决策 知识图谱通过语义链接帮助理解大数据，获得对大数据的洞察，提供决策支持，应用于各个行业，例如股票投研情报分析，通过抽取公司的股东、子公司、供应商、客户、合作伙伴、竞争对手等信息构建公司的知识图谱，进而做更深层次的分析和更好的投资决策。

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恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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用户授权。 注意事项 归档存储或深度归档存储的对象正在恢复的过程中，不支持修改恢复方式，不允许暂停或删除恢复任务。 数据恢复后，会产生一个标准存储类别的对象副本，即对象同时存在标准存储类别的对象副本和归档存储或深度归档存储类别的对象。归档存储或深度归档存储对象恢复完成时，对象的恢

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ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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OpenGL 4.5 Vulkan 1.0 支持CUDA和OpenCL。 支持NVIDIA T4 GPU卡，显存为16 GB。 实例可虚拟化分片： 计算性能为NVIDIA Tesla T4的1/8、1/4和1/2 显存为2 GB、4 GB和8 GB 支持图形加速应用。 支持CPU重载推理应用。

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API概览 KG服务提供接口请参见表1，您可以使用知识图谱数据面管理功能。 表1 知识图谱数据面接口 API 说明 执行知识图谱查询命令 根据图谱ID执行知识图谱查询命令。 查询实体详情 根据图谱ID和实体ID查询实体详情，包括实体的ID、类型、属性及属性值。 过滤查询实体列表

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数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 业界主流的A

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等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型

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实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架(TI CS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无

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