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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明公开了一种基于大语言模型和顺序因果链约束的因果学习方法与系统，基于大型语言模型的潜力，通过引导大型语言模型推导出链式因果关系，并根据因果链中的变量顺序获取顺序约束，此举旨在挖掘因果关系的直接和间接联系，过滤与因果无关的变量，并降低在因果学习过程中计算因果关系的复杂性。此外，本发明避免了因混淆相关性和因果性而产生的误解，进一步提高了因果学习的准确性。通过应用这种方法，目标是实现更精确且效率更高的因果学习。
主权项：1.一种基于大语言模型和顺序因果链约束的因果学习方法，其特征在于，包括：从观察数据中获取待研究变量集合，确定观察数据所处领域，并获取各个待研究变量对应的文字描述，基于大语言模型进行链式因果推理，获得包含待研究变量因果顺序的顺序链；利用顺序链构建顺序图并判断是否存在循环顺序，若存在，则基于有向无环图消除循环顺序，获得新的顺序图，根据所述顺序图或新的顺序图确定顺序约束；基于所述顺序约束进行因果学习，获得所有待研究变量的顺序。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 基于大语言模型和顺序因果链约束的因果学习方法与系统
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