Histórico
No processo de construção automática de um gráfico de conhecimento, a qualidade dos relacionamentos entre entidades determina diretamente a usabilidade do gráfico. Como garantir a precisão e a cobertura da identificação de relacionamentos é um desafio técnico importante.
Programa de otimização
O KGGen oferece vários caminhos de otimização:
- Seleção do modelo de idiomaSuporte a uma variedade de modelos de PNL convencionais (SBERT, BERT, etc.), você pode escolher o mais adequado de acordo com as características do domínio
- ajuste de parâmetrosAjuste as principais métricas, como limites de agrupamento, parâmetros de similaridade etc., por meio do config.py
- Otimização do pré-processamentoQualidade do texto de entrada: a qualidade do texto de entrada afeta diretamente os resultados, e recomenda-se o uso de linguagem padronizada para a apresentação.
melhores práticas
Processo de otimização recomendado:
- Análise dos resultados iniciais com o parâmetro -verbose
- Tentando alterar o modelo de idioma (config.py)
- Ajuste dos parâmetros do algoritmo de agrupamento
- Pré-processamento padronizado de dados de texto
- Validação de melhorias
ponto de partida
A configuração flexível e as várias iterações do KGGen podem melhorar efetivamente a qualidade relacional do gráfico de conhecimento.
Essa resposta foi extraída do artigoKG Gen: uma ferramenta de código aberto para geração automática de gráficos de conhecimento a partir de texto simplesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a precisão e a integridade das relações entre entidades no gráfico de conhecimento?
