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如何优化OntoCast处理长学术论文时的性能问题？

2025-08-23

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性能瓶颈分析

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

硬件层面：
– 设置DOCKER_MEM_LIMIT=8g
– 为Fuseki分配独立SSD存储
参数优化：
– ESTIMATED_CHUNKS=论文页数*3
– MAX_TOKENS_PER_CHUNK=2048
流程优化：
– 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）
配置ACADEMIC_MODE=true启用公式/引用特殊处理
使用--skip-references跳过参考文献解析

监控建议

通过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

本答案来源于文章《OntoCast：从文档提取语义三元组的智能框架》

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