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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本申请涉及一种混合局部文本实体因果结构学习方法、装置和电子设备，其中，混合局部文本实体因果结构学习方法包括：依次在变量队列中确定当前学习变量，采用基于约束的PC发现方法确定当前学习变量的局部因果骨架，并将当前学习变量加入变量集中；遍历局部因果骨架中的每个变量，计算变量的第一局部结构分数和第二局部结构分数；当变量的第一局部结构分数小于第二局部结构分数时，从局部因果骨架中删除变量，并将局部因果骨架加入当前因果骨架中；确定当前因果骨架中每个变量的因果方向。解决了现有的局部因果结构学习方法在少量文本样本情况下，无法准确地学习识别出文本中不同实体间的因果关系的问题。
主权项：1.一种混合局部文本实体因果结构学习方法，其特征在于，所述方法包括：依次在变量队列Q中确定当前学习变量Z，采用基于约束的PC发现方法确定当前学习变量Z的局部因果骨架PCZ，并将当前学习变量Z加入变量集V中，变量队列Q在初始化时加入目标变量T，目标变量T在观测数据集D中确定，观测数据集D中不同变量用于表征不同文本实体信息；其中，不同文本实体信息包括疾病信息或症状信息，或者不同文本实体信息包括用户行为信息和用户兴趣信息，或者不同文本实体信息包括事件信息和金融波动信息；遍历局部因果骨架PCZ中的每个变量W，计算变量W的第一局部结构分数SW→Z，D和第二局部结构分数S→Z，D： ， ，其中，i和rW分别表示变量W的取值索引和取值总数，k和rz分别表示变量Z的取值索引和取值总数，j和qz分别表示变量Z的所有父节点的取值组合索引和取值组合总数，N表示总样本数，Ni表示变量W采用第i个取值的样本数，Njk表示变量Z采用第k个取值且变量Z的所有父节点采用第j个取值组合的样本数，Nj表示变量Z的所有父节点采用第j个取值组合的样本数，Nk表示变量Z采用第k个取值的样本数；当变量W的第一局部结构分数SW→Z，D小于第二局部结构分数S→Z，D时，从局部因果骨架PCZ中删除变量W，并将局部因果骨架PCZ加入当前因果骨架LS中；确定当前因果骨架LS中每个变量的因果方向。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 混合局部文本实体因果结构学习方法、装置和电子设备
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