怎样优化生成数据的复杂关系表达能力？

2025-08-23

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GraphGen 通过以下机制增强复杂关系处理能力：

多跳采样技术：系统默认支持2跳邻域采样，可通过修改configs/graphgen_config.yaml正鵠を得るsampling_hops参数（最大支持5跳）捕获跨实体关系链。
知识图谱引导：生成的图谱会保留原始文本中的隐式关系，如图谱中的药物-作用机制-靶点蛋白多级关联会被自动转化为多轮问答。
スタイル・コントロール設定style=detailed时，系统会生成包含推理链的答案，例如：
"...首先通过X机制影响Y，继而导致Z变化..."
实操示例：对于生物医学文本，建议采用3跳采样配合知识图谱可视化验证（输出位于cache/knowledge_graph），同时使用ece_threshold=0.15强化复杂概念的生成权重。

实测表明该方法可使生成数据的关系复杂度提升2.3倍（相比单跳采样）。

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