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摘要：本发明提供一种基于信息瓶颈与因果学习的因果子图提取方法、装置，涉及基于特定计算模型的计算机系统技术领域，包括：获取待处理图数据，待处理图数据中包括因果子图，且待处理图数据中还包括噪音子图和伪相关子图中的至少一种；将待处理图数据输入因果子图提取模型进行子图提取处理，得到因果子图；其中，因果子图提取模型是基于因果学习损失函数、分类损失函数和对比损失函数进行迭代训练得到的，因果学习损失函数用于消除待处理图数据中的伪相关子图，分类损失函数和对比损失函数用于消除待处理图数据中的噪音子图。本发明使用的因果子图提取模型，可以针对图结构中的噪音子图和伪相关子图进行针对性消除，提升了提取的因果子图的可信性。
主权项：1.一种基于信息瓶颈与因果学习的因果子图提取方法，其特征在于，包括：获取待处理图数据，所述待处理图数据中包括因果子图，且所述待处理图数据中还包括噪音子图和伪相关子图中的至少一种；将所述待处理图数据输入因果子图提取模型进行子图提取处理，得到所述因果子图；其中，所述因果子图提取模型是基于因果学习损失函数、分类损失函数和对比损失函数进行迭代训练得到的，所述因果学习损失函数用于消除所述待处理图数据中的伪相关子图，所述分类损失函数和对比损失函数用于消除所述待处理图数据中的噪音子图。
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百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于信息瓶颈与因果学习的因果子图提取方法、装置
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