一种基于自适应上下文学习的因果事理图谱形成模型构建方法

本发明属于自然语言处理领域，具体涉及一种基于自适应上下文学习的因果事理图谱形成模型构建方法，因果事理图谱形成模型包括检索器和大语言模型，构建方法分为检索器预训练和自适应上下文学习微调两阶段，利用对比学习损失构建基于自监督学习的样本检索器，实现优化文本向量表征；另外，设计出包含样本示例的提示词，结合自适应上下文学习策略，微调大语言模型，使得大语言模型捕捉相似样本中的事件因果关系模式，提高隐式事件因果关系抽取的准确性。本发明方法能充分挖掘文本中的事理逻辑知识，提高了隐式因果事件关系的抽取准确性，从而能够自动高效地构建高质量的因果事理图谱，并推动因果知识问答与推理等下游任务的发展。