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[发明专利]数据处理方法和电子设备-CN201810269835.5在审
发明人：刘春辰;卫文娟;冯璐 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2018-03-29 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：数据处理方法包括：基于多个变量的观测数据集，获得表示多个变量之间的因果关系的模型；基于所获得的模型，确定多个变量中基于直接因果关系的第一变量和第二变量；确定第一变量和第二变量是否相互独立；以及响应于第一变量和第二变量相互独立，从所获得的模型中删除第一变量和第二变量之间的直接因果关系。利用本公开的数据处理方法，能够有效去除伪因，从而可以更精确地表示多个变量之间的因果关系。
多个变量数据处理因果关系直接因果计算机可读存储介质电子设备观测数据去除删除响应

[发明专利]文本处理方法及装置、电子设备及存储介质-CN202210147311.5在审
发明人：花新宇;代文;陈帅 -专利权人：北京小米移动软件有限公司;北京小米松果电子有限公司
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本公开实施例提供的文本处理方法可包括：利用第一模型对目标文本进行分类处理，得到所述目标文本的事件因果关系的分类结果；利用第二模型对所述目标文本进行处理，得到候选原因事件类型和候选结果事件类型的相似性，并基于所述相似性得到所述第二模型输出的目标文本的事件因果关系的预测结果；利用第三模型根据目标文本的语义，得到所述目标文本的事件因果关系的输出结果；根据所述分类结果、所述预测结果以及所述输出结果，确定所述目标文本的目标事件因果关系。
文本处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]非事实型问答系统和方法及存储介质-CN201780061910.2有效
发明人：吴钟勋;鸟泽健太郎;卡纳萨·库恩卡莱;饭田龙;朱利安·克洛埃特泽 -专利权人：国立研究开发法人情报通信研究机构
申请日： 2017-10-02 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：问答系统(30)包括：存储部(60)，存储表示因果关系的表达；应答接收部(52)，接收提问和包括对该提问的回答候补的回答段落；因果关系表达提取部(82)，从每个回答段落中提取因果关系表达；关联因果关系表达提取部(86)，对于提问和回答段落的组合，从存储部(60)内选择与该组合最关联的关联表达；以及神经网络(92)，接受组合，并从回答段落中选择对提问的回答，所述组合由提问、回答段落、对回答段落的语义的关系表达以及对该提问以及回答段落的组合的一个关联表达构成
事实问答系统方法存储介质

[发明专利]一种基于因果图谱的场景图像生成方法-CN202210097140.X有效
发明人：杨昌源;李泽健;李如诗;张晟源;孙凌云 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于因果图谱的场景图像生成方法，包括：获得风格一致的带有标框标注的真实场景图像数据集，基于标框标注构建因果子图，并基于因果子图的实体表示特征，通过线性变换和祖先采样得到具有因果关系的风格表示特征，基于原始全局掩码和通过实体、因果、像素询征与实体键征匹配得到放缩因子构建实体全局掩码，基于全局掩码和风格表示特征通过图像生成器得到生成场景图像，通过因果损失函数和合页损失函数训练因果子图和图像生成器得到最终全局因果子图和最终图像生成器，将绘制的标框标注布局依次输入最终全局因果子图和最终图像生成器得到具有因果关系的场景图像。利用该方法能够快速、高效地获得具有因果关系的复杂场景图像。
一种基于因果图谱场景图像生成方法

[发明专利]一种数据处理方法及相关设备-CN202211348555.6在审
发明人：叶君健;张可力;刘跃群;蔡瑞初 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：一种数据处理方法，涉及人工智能领域，所述方法包括：获取训练数据集和测试数据集；根据所述训练数据集和所述测试数据集，从所述训练数据集中确定目标数据子集；其中，所述目标数据子集中表示的因果关系和所述测试数据集对应的因果关系之间的相似度满足预设条件；所述因果关系为状态特征和故障根因之间的关系；根据所述训练数据子集，训练根因确定模型。通过对齐训练数据和测试数据的因果机制，通过提高训练数据和测试数据的因果分布，可以在测试集取得较好的效果，进而提高根因确定模型的准确性。
一种数据处理方法相关设备

[发明专利]基于MOOC日志数据中用户行为因果关系的学习效果优化方法-CN202010415168.4有效
发明人：魏笔凡;郭敏;刘均;郑庆华;郝子琛;卜德蕊;邓婷 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开基于MOOC日志数据中用户行为因果关系的学习效果优化方法，基于MOOC平台用户的日志数据，利用用户倾向性计算和匹配，通过依照反事实的因果推理框架来选取生成因果网络中的因果自变量，在不同数据规模下根据生成网络的平均马尔可夫毯长度，在其长度趋于平稳时获取最小数据规模；得到因果网络群组；使用专家精确度算法来筛选网络节点间的边，将筛选好的网络群组，使用Bagging投票机制综合生成最终因果网络，得到用户行为和学习效果的因果关系，基于所述因果关系，根据原因变量节点和结果变量节点对用户学习路径做出合理规划，改变用户操作行为或者用户的学习时间来影响用户是否完成这门课程的概率，提高了变量之间关系判定的准确性。
基于 mooc 日志数据用户行为因果关系学习效果优化方法

[发明专利]一种零时滞非线性扩展Granger因果分析方法-CN202010097578.9有效
发明人：李柏松;任伟杰;韩敏 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2020-02-17 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：一种零时滞非线性扩展Granger因果分析方法，属于数据挖掘技术领域。传统的Granger因果模型基于滞后项的VAR模型，但忽略零时滞会极大地改变滞后项的模型系数，从而导致错误的因果识别。其次，传统的Granger因果模型只能应用于线性系统的因果识别，对于非线性系统可能产生错误的因果识别。基于上述分析，本发明首先对传统的VAR模型进行扩展，设定变量的滞后阶数，采用高斯核函数将原始数据进行非线性映射，然后建立包含零滞后项的结构VAR模型，最后并根据结构VAR模型的残差进行Granger因果关系识别，实现如污染及气象等非线性系统的零时滞因果关系分析。本发明能够克服传统Granger因果模型的不足，实现对非线性系统的扩展Granger因果关系分析。
一种零时非线性扩展 granger 因果分析方法

[发明专利]一种离散时序数据的非稳态性格兰杰因果关系挖掘方法-CN201910754617.5在审
发明人：蔡瑞初;陈济斌;温雯;郝志峰;梁智豪;乔杰;陈薇;陈炳丰;李梓健 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2019-12-31 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：本发明公开了一种离散时序数据的非稳态性格兰杰因果关系挖掘方法，首先获取时空序列数据集并建立霍克斯模型，初始化霍克斯模型并对时间序列标注类别标签；通过Hawkes‑EM算法学习各类别数据对应的模型参数以及格兰杰因果关系，基于贪婪算法优化对时空序列数据的类别划分；计算霍克斯模型的最终评分；重复步骤S2和S3直至最终评分值满足预设标准，则此时模型参数对应的述时空序列数据的类别划分情况及对应类别挖掘得到的格兰杰因果关系为最优解本发明在利用原有的Hawkes‑EM算法基础上结合贪婪算法使其成为离散时序数据的非稳态性格兰杰因果关系挖掘方法，从而找出在一段离散时序数据中属于不同类别的数据，并发现其在相应类别下代表的格兰杰因果关系。
因果关系时空序列时序数据模型参数贪婪算法非稳态挖掘类别标签时间序列数据对应预设标准初始化数据集原有的最优解标注重复优化发现学习

[发明专利]一种订单日志处理方法和装置-CN202110371762.2在审
发明人：李薛 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取历史业务数据，以从所述历史业务数据中提取订单日志的生成原因以及与所述生成原因对应的订单日志；根据所述订单日志，构建与所述生成原因对应的因果关系图谱，所述因果关系图谱的节点指示了一个或多个订单日志，所述因果关系图谱的边指示了所述订单日志之间的时间关联度及因果关联度；在用户填写订单日志的情况下，调用与待填写订单日志的生成原因对应的因果关系图谱，以确定用以推荐给所述用户的待填写日志内容。
一种订单日志处理方法装置

[发明专利]异常预警方法、装置、服务器及存储介质-CN201910895049.0有效
发明人：罗小平 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： H04L41/0631 文献下载
摘要：本申请适用于计算机技术领域，提出一种数据机房异常预警方法，包括：若数据机房中有至少两个监控点的监控数据同时满足预设的异常预警条件，则获取逻辑关系数据表；根据所述逻辑关系数据表，确定至少两个监控点之间的关联关系；基于关联关系确定至少两个监控点之间的异常因果关系；根据异常因果关系确定发生异常预警的异常源，并针对异常源输出预警信息。其通过预先建立的逻辑关系数据表确定至少两个监控点之间的关联关系；基于关联关系确定至少两个监控点之间的异常因果关系，实现了将数据中的异常监控点关联起来分析异常因果关系，能够准确有效地找出故障根源，避免出现报警风暴的问题
异常预警方法装置服务器存储介质

[发明专利]基于部件因果关系的视频行为识别方法-CN201711415788.2有效
发明人：同鸣;闫娜;陈逸然;田伟娟 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-12-25 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于部件因果关系的视频行为识别方法，主要解决现有方法忽略了行为部件间的因果关系，而导致行为识别准确率低的问题。其实现步骤是：1)提取视频的稠密轨迹，获取轨迹点的3D坐标和轨迹底层特征；2)利用轨迹点的3D坐标进行轨迹聚类，以获取行为部件；3)计算部件间因果关系比率，训练成对部件对应的分类器并获取判分，以构建部件间因果关系描述子
行为识别因果关系语义表示视频中层轨迹点准确率成对部件底层特征计算部件人机交互分类器描述子构建聚类可用稠密

[发明专利]一种事理图谱自动构建方法和系统-CN202210801439.9有效
发明人：张文斌;曾俊瑀;贾显伏;程尧;周建行;辛洁 -专利权人：云孚科技（北京）有限公司
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：其中，方法包括：采用基于深度学习网络改造的触发词增强的文本编码模型对句子进行文本编码，得到句子的语义向量；采用统一的字符对多头标注方式，标注事件标注序列、事件因果关系头标注序列和事件因果关系尾标注序列，并得到事件集合和因果关系事件对集合；对事件对集合应用基于对比学习的事件向量学习的方法，得到事件对的语义向量，并得到两两事件的相似程度；根据两两事件的相似程度，对事理图谱的初始版本中的事件进行聚合，得到最终版本的事理图谱本发明提出的方案，可大幅提高事件及其因果关系的抽取准确率；可大幅提高事件相似度计算的准确率。
一种事理图谱自动构建方法系统

[发明专利]用于检测器官中电活动的导管和方法-CN201580049116.7在审
发明人：米盖尔·罗德里格·博特;巴蒂斯特·安德鲁·马丁内兹·克莱门特;玛丽亚·德·拉·萨鲁德·古伊勒姆·桑切兹;费利佩·雅天萨·费尔南德兹;欧莫·伯伦费尔德 -专利权人：瓦伦西亚理工大学;格力高雷奥·马拉侬医院生物医药研究基金会;密歇根大学校董会
申请日： 2015-09-10 - 公布日： 2017-10-13 - 主分类号： A61B5/04 文献下载
摘要：所述方法包括将多电极导管插入患者器官内；获得并调节用于定位所述电极的定位信号；获得有关当前位置的因果关系信息；将所述因果关系信息与所述导管在先前位置获得的因果关系信息一起处理和汇总；可视化地呈现获得的所有因果关系信息的递归图
用于检测器官活动导管方法

[发明专利]一种基于贝叶斯网络的因果关系判定方法-CN201910034540.4有效
发明人：安宁;金柳颀;殷越;蒋雪瑶;杨矫云;刘硕;米肯·拉维夫 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2019-01-15 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于贝叶斯网络的因果关系判定方法，包括构建模块构建贝叶斯网络；判定模块生成并输出基于请求贝叶斯网络的因果关系谱；因果库建立历史原始文献库；在至少两个对象发生至少一个非特定事件的情况下，构建模块分析引起非特定事件的对象的自身因素以构建因素集并基于因素集构建无向图结构约束；并且构建模块能够基于因果库对无向图结构约束进行修正以建立贝叶斯网络；判定模块基于贝叶斯网络计算自身因素引起非特定事件的因果指标并基于因果指标输出非特定事件的因果关系谱，从而确定非特定事件的关键原因。
一种基于贝叶斯网络因果关系判定方法

[发明专利]裁判规则提取方法及系统及装置及介质-CN202111132644.2有效
发明人：请求不公布姓名;请求不公布姓名;翁洋;向迪;杨帅;王竹;李鑫;刘沛琦;宋凌波 -专利权人：成都数之联科技股份有限公司
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本发明公开了裁判规则提取方法及系统及装置及介质，涉及自然语言处理信息抽取领域，包括：从若干个历史裁判文书中提取获得裁判因果关系提及；从所述裁判因果关系提及中提取获得裁判因果事件，基于所述裁判因果事件构建裁判因果网络；对所述裁判因果网络进行一般化处理，获得一般裁判规则网络；构建预测模型，将所述一般裁判规则网络嵌入所述预测模型中获得裁判规则提取模型，所述裁判规则提取模型的输入为裁判文书，输出为裁判规则；获得待处理裁判文书本发明实现基于事件因果关系的裁判规则自动提取。
裁判规则提取方法系统装置介质

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