МОДИФИКАЦИЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО МЕТОДА ИЗВЛЕЧЕНИЯ ПРИЧИННО- СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ, ОСНОВАННОГО НА ШАБЛОНАХ И БАЙЕСОВСКОМ КЛАССИФИКАТОРЕ (2025)
Цель. Целью исследования является модификация автоматического метода извлечения причинно-следственных связей.
Метод. Исследование основано на оригинальном методе Антоние Соргенте с его последующей модификацией.
Результат. Предложен метод извлечения причинно-следственных связей. Метод предполагает комбинированное использование статистических данных и машинных методов. Оригинальный метод был модифицирован переводом работы метода на современные библиотеки, такие как NLTK и Spacy. Правила, сформированные автором, были переработаны и добавлены в модуль Dependency Matcher библиотеки Spacy. Количество ключевых слов по каждому правилу были увеличены. Метод так же предполагает учет синонимов, подсчет Байесовской статистики и сглаживание Лапласа для нулевых вероятностей. Исходя из разности данных с ПСС и без, был введен коэффициент multiplier для компенсации перекоса классов в данных.
Вывод. Разработанный метод был протестирован на исходных данных оригинального метода и показал улучшенные метрики относительно оригинального метода на тренировочных и тестовых данных.