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
- Text Preprocessing：去除无关符号、统一实体称谓（如”AI”和”人工智能”应标准化）
- domain adaptation：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: By
cluster_threshold调整（值越大关系越严格） - 实体过滤: Settings
min_entity_freq忽略低频实体 - parallel processing：长文本可启用
n_threads参数加速
3. 运行环境配置
- memory management：处理超过1MB的文本时建议分配16GB以上内存
- GPU acceleration：安装CUDA版本可提升Transformer模型速度
4. 结果验证方法
- debug mode: Add
--verbose参数查看中间过程 - manual calibration：至少抽样检查10%的关系对准确性
- 指标评估: Use
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。
This answer comes from the articleKG Gen: an open source tool for automatic knowledge graph generation from plain textThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " What are the considerations and optimization recommendations when using KGGen?
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil