Performance Bottleneck Analysis
学术论文通常包含大量专业术语和复杂句式，容易导致：
• 内存溢出
• 处理超时
• 实体链接错误率升高
调优方案
- Hardware level::
- set upDOCKER_MEM_LIMIT=8g
– 为Fuseki分配独立SSD存储 - parameter optimization::
–ESTIMATED_CHUNKS=论文页数*3
–MAX_TOKENS_PER_CHUNK=2048 - Process Optimization::
– 分阶段处理：先提取元数据再解析正文
– 启用--incremental增量处理模式
领域适配技巧
- 预加载学科本体（如MeSH医学主题词表）
- configure
ACADEMIC_MODE=true启用公式/引用特殊处理 - utilization
--skip-references跳过参考文献解析
监控建议
pass (a bill or inspection etc)docker stats监控内存使用，当超过70%时：
1. 增加RECURSION_LIMIT
2. 调低LLM_TEMPERATURE减少生成变异
This answer comes from the articleOntoCast: an intelligent framework for extracting semantic triples from documentsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化OntoCast处理长学术论文时的性能问题？
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