知识图谱检索准确率不足时，如何比较知识清洗和模型训练方案？

如果要提升准确率，除了刚才提到的办法和知识清洗，还有什么方法？

你们组目前对知识图谱的改进主要就这两种吗？数据准备怎么清洗？

你们的数据不是还挺大的吗？从数据清洗到训练模型的决策是怎么得出来的？主要考虑的是训练成本，而不是清洗过程中遇到了什么问题，对吧？