基于大语言模型引导图构建的事件因果关系识别装置及方法

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基于大语言模型引导图构建的事件因果关系识别装置及方法
申请号:CN202411732275
申请日期:2024-11-29
公开号:CN119783804A
公开日期:2025-04-08
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于大语言模型引导图构建的事件因果关系识别装置及方法,属于自然语言处理领域,包括:大语言模型选择事件图模块、事件关系图简化模块和事件关系图节点表征模块;大语言模型选择事件图模块,用于利用大语言模型所包含的隐性知识,从事件句集合中筛选出与目标事件相关的其他事件,构建事件候选集;事件关系图简化模块,用于通过对事件关系图进行简化,减少图中无关事件的噪声传递;事件关系图节点表征与关系预测模块,用于通过自注意力机制计算图网络中任一节点对其他节点的影响。本发明提升了因果事件判断的全面性、准确性和处理的时效性。
技术关键词
大语言模型 因果关系识别装置 节点 注意力机制 识别方法 模块 焦点损失函数 神经网络方法 编码 网络表征 文档特征 计算机装置 事件特征 分类器 综合性 语义特征 自然语言
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