公开(公告)号：CN118917313A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202411072445.0

申请日：2024-08-06

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 赵军 ,  陈玉博 ,  曹鹏飞 ,  刘康 ,  何致涛

IPC: G06F40/295 ,  G06F18/22 ,  G06F18/214 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0895 ,  G06F40/211

Abstract: 本公开涉及自然语言处理技术领域，具体涉及一种因果关系的识别方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品，因果关系的识别方法包括：获取目标语言的待识别文本数据；基于源语言的文本数据训练得到的异构图交互网络，对待识别文本数据中事件间的因果关系进行识别，其中，目标语言包括与源语言不同的语言。可以通过构建异构图交互网络并对源语言中包含事件对的陈述、以及不包含事件对的陈述进行多语言复写后，在陈述层面使用对比学习的方式提高从源语言学习的因果知识的跨语言可迁移性；使得用源语言中的标注数据训练的异构图交互网络能够直接应用于目标语言，实现零样本跨语言的文档级因果识别模型，解决了低资源语言识别能力差的问题。

公开(公告)号：CN118396129A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410403374.1

申请日：2024-04-03

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 曹鹏飞 ,  陈玉博 ,  刘康 ,  赵军 ,  何致涛

IPC: G06N5/045 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明提供一种基于角色扮演的因果关系解释生成方法、装置，该方法包括：获取待解释的因果对；分别基于预设的任务提示，以及各推理角色的扮演者，对待解释的因果对进行与推理角色对应的分析，得到与待解释的因果对相关的细粒度知识；推理角色的扮演者包括原因分析者、结果分析者、疑问解答者；基于生成者，生成待解释的因果对的初始解释，以及，基于细粒度知识、待解释的因果对、批评者，生成初始解释的反馈结果，基于生成者以及反馈结果，对初始解释进行迭代，直至得到待解释的因果对最后的因果关系解释；本发明提供的方法，通过多个扮演角色实现推理逻辑正确、有深度的高质量解释生成，进而提升基于解释生成的下游自然语言任务的准确性。