一种基于CRF标记学习的事件因果关系挖掘方法

本发明公开了一种基于CRF标记学习的事件因果关系挖掘方法，包括：对选取的参考数据集进行数据预处理，通过关系抽取提取四元组数据；构建Re‑net基线模型，在所述Re‑net基线模型中结合CRF算法，聚类生成辅助判别的伪标记，连接前向后向隐藏状态，观测标签序列的上下文信息，使用CRF进行标签序列建模，构建第一挖掘模型；将预处理后的数据输入所述第一挖掘模型进行训练并通过最大概率准则优化，在评价指标达标后获得优化完毕的第一挖掘模型；利用所述优化完毕的第一挖掘模型对大规模文本数据进行事件因果关系的挖掘。