从数据源中智能提取因果知识制造技术

提供了由处理器在计算系统中从数据源进行智能因果知识分析的实施例。可以从一个或多个数据源识别多个通信。可以从多个通信中提取具有原因‑后果关系的一个或多个因果陈述。

【技术实现步骤摘要】
从数据源中智能提取因果知识
本专利技术总体上涉及计算系统，更具体地，涉及由处理器从数据源进行智能因果知识分析的各种实施例。
技术介绍
在当今社会中，消费者、商人、教育者和其他人通过各种各样的介质进行实时、远距离的交流，而且很多时候没有边界或国界的限制。随着计算网络(诸如互联网)使用的增加，人类目前被来自各种结构化和非结构化来源的大量可用信息淹没和吞没。由于信息技术的最近进步和互联网的日益普及，各种各样的计算机系统已经被用于机器学习。机器学习是人工智能(artificialintelligence，AI)的一种形式，它被用来允许计算机基于经验数据演进行为。
技术实现思路
提供了由处理器在计算系统中从数据源进行智能因果知识分析的各种实施例。在一个实施例中，仅作为示例，提供了一种同样由处理器在计算系统中从数据源提供智能因果知识分析的方法。可以从一个或多个数据源中识别多个通信。可以从多个通信中提取具有原因-后果(cause-effect)关系的一个或多个因果陈述。在另一方面，可以接收文本文档的语料库作为输入数据。执行对输入语料库中的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种由处理器在计算系统中从数据源进行智能因果知识分析的方法，包括：/n从一个或多个数据源识别多个通信；和/n从所述多个通信中提取具有原因-后果关系的一个或多个因果陈述。/n

【技术特征摘要】
20190618 US 16/445,0611.一种由处理器在计算系统中从数据源进行智能因果知识分析的方法，包括：
从一个或多个数据源识别多个通信；和
从所述多个通信中提取具有原因-后果关系的一个或多个因果陈述。


2.根据权利要求1所述的方法，还包括将所述多个通信中的每一个分类为一个或多个因果陈述或非因果陈述。


3.根据权利要求1所述的方法，还包括对所述多个通信执行自然语言处理(NLP)操作以识别所述一个或多个因果陈述，其中所述一个或多个数据源包括文本数据的语料库。


4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
创建在选定时间段内收集的多个因果陈述的列表的索引，其中所述索引能够对定义的查询执行搜索操作；或者
创建具有多个节点和边的原因-后果关系图，所述多个节点和边表示具有原因-后果关系的一个或多个因果陈述。


5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
识别所述一个或多个因果陈述中的每一个的出现频率；或者
给所述一个或多个因果陈述分配指示原因-后果关系的准确度的置信度分数。


6.根据权利要求1所述的方法，还包括向接收到的没有语义约束的原因-后果关系查询提供所述一个或多个因果陈述。


7.根据权利要求1所述的方法，还包括启动机器学习机制以：
训练用于学习原因-后果关系的原因-后果关系模型，以识别所述一个或多个因果陈述；
识别所述多个通信之间的一个或多个语义相似度；和
识别原因-后果关系图中表示具有与接收到的原因-后果关系查询相关的原因-后果关系的一个或多个因果陈述的一个或多个路径。


8.一种用于在计算系统中从数据源进行智能因果知识分析的系统，包括：
具有可执行指令的一个或多个计算机，所述可执行指令在被执行时使得所述系统：
从一个或多个数据源识别多个通信；和
从所述多个通信中提取具有...

【专利技术属性】
技术研发人员：O哈桑扎德，M佩龙，S索拉比阿拉吉，M费布洛维茨，D巴塔查尔亚，M卡茨，K斯利尼瓦斯，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：发明
国别省市：美国;US