因果 因果推理课程

chinese compound event extraction，中文复合事件抽取，包括条件事件、因果事件、顺承事件、反转事件等事件抽取，并形成事理图谱。

近年来，将传统的处理效果估计方法(如匹配估计器)和先进的表示学习方法(如深度神经网络)相结合的一个新兴的研究方向在广阔的人工智能领域引起了越来越多的关注。来自Georgia、Buffalo、阿里巴巴与Virginia的学者做了因果推理表示学习报告，在本教程中，介绍用于治疗效果估计的传统和最先进的表示学习算法。关于因果推论，反事实和匹配估计的背景也将被包括。我们还将展示这些方法在不同应用领域的应用前景。

EconML：用于基于ML的异构处理效果估计的Python包 EconML是一个Python软件包，用于通过机器学习从观察数据中估计异构处理效果。 此软件包是作为Microsoft Research的一部分设计和构建的，目的是将最新的机器学习技术与计量经济学相结合，以使自动化解决复杂的因果推理问题。 EconML的承诺： 在计量经济学和机器学习的交集中实现文献中的最新技术 保持建模效果异质性的灵活性（通过诸如随机森林，增强，套索和神经网络之类的技术），同时保留对所学模型的因果解释，并经常提供有效的置信区间 使用统一的API 建立在用于机器学习和数据分析的标准Python软件包的基础上 机器学习的最大希望之一就是在众多领域中自动化决策。 许多数据驱动的个性化决策方案的核心是对异构处理效果的估计：对于具有特定特征集的样本，干预对感兴趣结果的因果关系是什么？ 简而言之，该工具包旨在测量某些治疗变量T对结果变量Y的因果效应，控制一组特征X, W以及该效应如何随X 。 所实施的方法甚至适用于观测（非实验或历史）数据集。 为了使估计结果具有因果关系，有些方法假定没有观察到的混杂因素（即， X,

医学文献中的因果关系提取 使用条件随机场进行因果关系提取和识别。 这是我们的教师的项目。 到项目演示。 介绍 因果关系是两个事件之间的关系：因果。 原因是结果的产生者，而结果是原因的结果。 例如“饥饿是年轻婴儿哭泣的最常见原因。” 原因是“饥饿”，结果是“哭泣”。 当前的工作集中在从医学领域文本中检测和提取因果关系。 从检测因果关系的角度来看，以下区别可能有用： •标记或未标记：如果有特定的语言单位表示这种关系，则标记因果关系； 否则未标记。 标有“我买了它，因为我读了很好的评论”； “当心。 不稳定”不是。 •歧义：如果商标始终表示因果关系，则它是明确的（例如，“因为”）。 如果它有

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因果推理的概念和方法的整体介绍。 涵盖了没有模型的因果推断，具有模型的因果推断以及来自复杂纵向数据的因果推断。

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