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
- 文本预处理：去除无关符号、统一实体称谓（如”AI”和”人工智能”应标准化）
- 领域适配：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：通过
cluster_threshold调整（值越大关系越严格） - 实体过滤：设置
min_entity_freq忽略低频实体 - 并行处理：长文本可启用
n_threads参数加速
3. 运行环境配置
- 内存管理：处理超过1MB的文本时建议分配16GB以上内存
- GPU加速：安装CUDA版本可提升Transformer模型速度
4. 结果验证方法
- 调试模式：添加
--verbose参数查看中间过程 - 人工校验：至少抽样检查10%的关系对准确性
- 指标评估：使用
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。
本答案来源于文章《KG Gen：从纯文本中自动生成知识图谱的开源工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 使用KGGen时有哪些注意事项和优化建议？
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