因果关系的生成方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本申请提出一种因果关系的生成方法、装置和电子设备，其中生成方法包括：获取待处理句子对应的句子信息矩阵；根据所述句子信息矩阵获取所述待处理句子中的因果连词；根据所述因果连词在所述待处理句子中的位置生成所述因果连词对应的位置矩阵；将所述因果连词对应的位置矩阵和所述句子信息矩阵输入至训练好的因果关系抽取模型中，得到所述因果连词对应的原因主体词和结果主体词。由此，可通过因果关系抽取模型自动生成因果连词对应的原因主体词和结果主体词，相较于相关技术中因果关系的生成中存在的成本高、适用性低、需要人工手动对齐因果关系的缺点，可实现因果关系的自动生成，适用性强，且可自动对齐因果关系，人工成本低。低。低。

【技术实现步骤摘要】
因果关系的生成方法、装置和电子设备


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种因果关系的生成方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]因果关系是原因和结果之间的关系，是一种重要的关系类型，在事件预测、情景生成、问答以及文本蕴涵等任务中至关重要。相关技术中，大多通过随机对照实验、观测数据、文本数据等方式来生成因果关系，具有成本高、适用性低、无法自动对齐因果关系、需要人工手动对齐因果关系等缺点。

技术实现思路

[0003]本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中因果关系生成方法成本高、适用性低、无法自动对齐因果关系、需要人工手动对齐因果的技术问题之一。
[0004]为此，本申请第一方面实施例提出一种因果关系的生成方法，获取待处理句子对应的句子信息矩阵，根据句子信息矩阵获取待处理句子中的因果连词，根据因果连词在待处理句子中的位置生成因果连词对应的位置矩阵，将因果连词对应的位置矩阵和句子信息矩阵输入至训练好的因果关系抽取模型中，得到因果连词对应的原因主体词和结果主体词。由此，可通过因果关系抽取模型自动生成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种因果关系的生成方法，其特征在于，包括：获取待处理句子对应的句子信息矩阵；根据所述句子信息矩阵获取所述待处理句子中的因果连词；根据所述因果连词在所述待处理句子中的位置生成所述因果连词对应的位置矩阵；将所述因果连词对应的位置矩阵和所述句子信息矩阵输入至训练好的因果关系抽取模型中，得到所述因果连词对应的原因主体词和结果主体词。2.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述获取待处理句子对应的句子信息矩阵，包括：获取所述待处理句子对应的以字为单位的句子矩阵；将所述句子矩阵输入至图神经网络中，得到所述句子信息矩阵。3.根据权利要求2所述的生成方法，其特征在于，所述获取所述待处理句子对应的以字为单位的句子矩阵，包括：根据因果句型的多个第一样本句子对Roberta网络中的最后三层网络参数进行训练，得到训练好的网络参数；将所述训练好的网络参数确定为待训练的预训练模型的参数，得到训练好的预训练模型；将所述待处理句子输入至所述训练好的预训练模型中，得到所述句子矩阵。4.根据权利要求2所述的生成方法，其特征在于，还包括：获取以字为单位的句法依存树；将所述句法依存树转化为拉普拉斯矩阵，得到所述图神经网络。5.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述根据所述句子信息矩阵获取所述待处理句子中的因果连词，包括：将所述句子信息矩阵输入至注意力机制网络矩阵中，得到所述因果连词。6.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述因果关系抽取模型为多头注意力机制模型。7.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，还包括：获取第二样本句子中人工标注的样本原因主体词和对应的样本结果主体词；获取所述第二样本句子对应的样本句子信息矩阵；根据所述样本句子信息矩阵获取所述第二样本句子中的样本因果连词；根据所述样本因果连词在所述第二样本句子中的位置生成所述样本因果连词对应的位置矩阵；根据所述样本因果连词对应的位置矩阵、所述样本句子信息矩阵、所述样本原因主体词和所述样本结果主体词，对待训练的因果关系抽取模型进行训练，得到所述训练好的因果关系抽取模型。8.一种因果关系的生成装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取待处理句子对应的句子信息矩阵；第二获取模块，用于根据所述句子信息矩阵获取所述待处理句子中的因果连词；生成模块，用于根据所述因果连词在所述待处理句子中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖楠，顾松庠，
申请(专利权)人：京东科技控股股份有限公司，
类型：发明
国别省市：