为保证KGGen的最佳运行效果，请注意以下关键点：
1. 输入准备建议
- Vorverarbeitung von Text：去除无关符号、统一实体称谓（如”AI”和”人工智能”应标准化）
- Bereichsanpassung：专业领域文本建议在
config.py中切换专用语言模型（如BioBERT用于生物医学）
2. 参数调优技巧
- 聚类阈值: durch
cluster_threshold调整（值越大关系越严格） - 实体过滤: Einstellungen
min_entity_freq忽略低频实体 - Parallelverarbeitung：长文本可启用
n_threads参数加速
3. 运行环境配置
- Speicherverwaltung：处理超过1MB的文本时建议分配16GB以上内存
- GPU-Beschleunigung：安装CUDA版本可提升Transformer模型速度
4. 结果验证方法
- Debug-Modus: Hinzufügen
--verbose参数查看中间过程 - manuelle Kalibrierung：至少抽样检查10%的关系对准确性
- 指标评估: Verwendung
kg_gen.evaluate模块计算精确率/召回率
遇到问题时，建议优先查阅GitHub项目的Issue区，已知问题如中文实体识别需额外加载分词插件。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKG Gen: ein Open-Source-Werkzeug zur automatischen Erstellung von Wissensgraphen aus einfachem TextDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 使用KGGen时有哪些注意事项和优化建议？
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