全局参数¶
在配置完知识库之后，系统会自动分配下列全局参数给语义库，用户可以根据需求修改下列参数：
全局参数URL
全局参数: https://kbnlp.cpolar.top/#/ucenter/globalconfig
参数列表
1. 同义词相似度
在定义语义基础阶段，需要为每个语义成分分配多个同义词。这些同义词有的可能相似度，有的没有相似度，对于没有相似度的同义词，系统提供默认的相似度值，这个默认值就在这里设置：
生成短语的语义对象类型包括：
- 概念
- 独立节点
- 个体
- 属性
- 值集
- 单位
生成句子的语义对象类型包括：
- 事件
- 事件组
相似度指标：相似度值为0~1之间的浮点数，该值越大，则对语义基础节点的表达越精确，即越接近基础节点的语义。
2. 文本生成参数：
生成短语文本的路径类型：
- 短语路径
- 嵌入短语路径
生成句子的路径类型：
- 关联路径
- 嵌入路径
- 复合路径
- 相似路径
在生成文本阶段，为了满足不同类型的需求，需要定量的控制文本的生成数量和质量。系统提供三个指标来保证这点：
同义词个数：使用同义词个数来控制生成文本的差异程度，同义词个数越多，则生成文本使用的词汇越丰富，文本字面相似度越低，对语义场的覆盖率也就越高。在诸如聊天应用场景中，对相同语义的不同表达方式文本的捕捉概率就越高。但过多的同义词个数也会导致算法生成文本数量急剧膨胀，降低生成效率。这里系统设置默认值为3，用户可以根据自身的需求调整该值的范围，建议小于10。
生成数：生成文本的总数，该数字越大，则生成文本的数量越多。这里系统设置默认值为10，用户可以根据自身的需求调整该值的范围。
阈值： 这里的阈值也可以理解为困惑度，是NLP（自然语言处理）中对生成文本的流利程度的一个典型指标。这个数字越小，说明生成文本的流利程度越高，即越接近人类自然语言的表达。这里系统设置的默认值20，它是个经验值，依赖于对语言模型大规模测试。该值会根据模型的规模或算法改变进行调整。
操作说明
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graph LR
A[根据需求修改指定参数] --> B[点击该参数项下的保存按键] --> C[保存至数据库]