融合共指关系与外部知识增强的因果推断方法

本发明涉及自然语言处理技术领域，提出一种融合共指关系与外部知识增强的因果推断方法，所述因果推断方法包括：提取文本中的事件词作为掩码目标词并对非事件词进行掩码操作，利用改进型BERT模型在预训练阶段通过上下文重构训练预测被掩码的事件词；提取原因事件与结果事件的共指事件对，得到共指事件的共指特征；从外部知识库提取与原因/结果事件关联的潜在间接事件构建外部知识库因果图谱，构建结构化语义图，并进行节点特征融合；将共指特征和融合后的节点特征进行融合后进行非线性变换；将上下文语义特征和外部知识库特征进行融合后得到综合特征表示，将综合特征表示输入至预测层中，得到事件对关系的最终预测结果。