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怎样提升知识图谱中实体关系的准确性和完整性？

2025-09-05

1.6 K

背景介绍

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。

优化方案

KGGen提供了多种优化途径：

语言模型选择：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
参数调优：通过config.py调整聚类阈值、相似度参数等关键指标
预处理优化：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

最佳实践

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

总结要点

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。

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》

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