Background
在自动构建知识图谱的过程中，实体关系的质量直接决定了图谱的可用性。如何确保关系识别的准确性和覆盖率是一个关键技术挑战。
Optimization solutions
KGGen提供了多种优化途径：
- Language Model Selection：支持多种主流NLP模型(SBERT、BERT等)，可根据领域特点选择最适合的
- parameter tuning：通过config.py调整聚类阈值、相似度参数等关键指标
- Preprocessing Optimization：输入文本的质量直接影响结果，建议使用标准化的语言表述
best practice
推荐的优化流程：
- 使用–verbose参数分析初始结果
- 尝试更换语言模型(config.py)
- 调整聚类算法参数
- 对文本数据进行标准化预处理
- 验证改进效果
Summary points
通过KGGen的灵活配置和多次迭代，可以有效提升知识图谱的关系质量。
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 " 怎样提升知识图谱中实体关系的准确性和完整性？
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