【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能、自然语言处理和机器学习，尤其涉及一种基于大语言模型和顺序因果链约束的因果学习方法与系统。
技术介绍
1、因果学习是人工智能，特别是在机器学习中的重要研究方向，其目标是从观测数据中发现变量之间的因果关系。这些关系对于理解复杂系统的行为，预测未来事件，以及制定有效的干预策略至关重要。然而，因果关系的发现是具有挑战性的，特别是在面对大规模数据集和噪声数据的时候。在这样的环境中，传统的因果学习方案往往需要进行大量的计算，且对样本数量和噪声的敏感性高。这使得在现实世界的应用中，这些方法的效率和精度受到限制。随着大数据和计算能力的发展，现代因果学习方法需要能够有效地处理大规模，高维度，和噪声数据，并在这些环境中准确地发现因果关系。因此，新的因果学习方法应能够在处理大规模数据和噪声数据时，保持高效率和高精度，以满足现代数据环境的需求。
2、申请号为cn202310743834.0的中国专利技术专利申请《一种基于条件独立性测试和连续优化的因果发现方法》。其首先利用条件独立性测试建立掩盖矩阵，然后基于掩盖矩阵设计连续优...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型和顺序因果链约束的因果学习方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型和顺序因果链约束的因果学习方法，其特征在于，所述基于大语言模型进行链式因果推理，获得包含待研究变量因果顺序的顺序链包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型和顺序因果链约束的因果学习方法，其特征在于，所述为因果链集合C中的每一条因果链指定顺序，获得对应的顺序链包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型和顺序因果链约束的因果学习方法，其特征在于，所述利用顺序链构建顺序图表示为：
5.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型和顺序因果链约束的因果学习方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型和顺序因果链约束的因果学习方法，其特征在于，所述基于大语言模型进行链式因果推理，获得包含待研究变量因果顺序的顺序链包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大语言模型和顺序因果链约束的因果学习方法，其特征在于，所述为因果链集合c中的每一条因果链指定顺序，获得对应的顺序链包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型和顺序因果链约束的因果学习方法，其特征在于，所述利用顺序链构建顺序图表示为：
5.根据权利要求4所述的一种基于大语言模型和顺序因果链约束的因果学习方法，其特征在于，所述基于有向无环图...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈欢欢，王翔宇，班泰瑜，陈律舟，杨立山，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：
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