去年十月
我们上线了历经2年研发的gBuilder?
知识图谱自动化构建平台
（可点击图片跳转介绍）
经过长时间的实际使用并综合用户反馈后我们推出了新版本啦！二期内测即将开始期待与你相遇
在新版本中我们主要增加了以下4个功能自定义模型训练
gBuilder非结构化的实体/关系抽取模型不满足实际需求或者不适用于特定领域？本次内测，我们开发了自定义模型训练功能来构造属于自己的信息抽取模型，并将自定义模型保存在模型库中。与之前版本相同，我们可以直接在构建面板拖入自定义的训练模型完成非结构化知识抽取。具体地，我们在模型中心中通过Fork系统中的内置模型作为基础，上传自己的训练数据、设定自定义模型的标签类型（如实体类型、关系类型等），gBuilder将根据用户上传的训练数据进行自动训练。训练完成后，自定义模型保存在用户个人的模型库中，我们就能在非结构抽取的流程中使用自定义模型了。
数据标注平台
没有自己的训练数据怎么办？不会组织模型需要的训练数据格式怎么办？本次内测，大家可以通过gBuilder提供的标注功能进行数据标注。通过添加文本数据，为文本数据添加标签，可以得到标准的gBuilder平台格式的训练数据，有了一定量的标注后，就可以使用标注的训练数据训练模型。无缝衔接gStore实例
gBuilder生成的nt文件有什么含义？gBuilder自动构建的知识图谱是什么样子？本次内测，我们通过链接gstore实例，可以将gBuilder生成的nt文件一键导入图数据库中，并可以对其进行可视化管理、查询与分析。映射文件在线编辑
在对储存在关系型数据库的结构化数据构建知识图谱时，只能通过gBuilder的可视化映射过程将关系型数据库的表结构映射到知识图谱的schema？本次内测，我们开发了更加灵活的映射文件（mapping文件）编辑功能。在通过映射生成映射文件后，可以在线对其进行编辑。gBuilder会根据新提交的映射文件完成结构化知识抽取。映射文件的在线编辑功能可以更便捷地生成符合用户需求的映射方式。
申请条件1有使用数据库的经验及使用图数据库的经验；
2使用过gStore单机版者优先；参加过第一批内测的人员优先
3及时反馈测试意见/在测试结束后，填写测评调查问卷。
如何申请有意者
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