En aspekt av ontologi inlärningsmetoder är upptäckten av relationer i textdata. Ett slags sådana relationer är kausala relationer. Vårt mål är att upptäcka orsaker som beskrivs i texter som recept och manualer. Det finns en hel del forskning om orsakssamband upptäckt som bygger på grammatiska mönster. Dessa mönster upptäcks dock sällan i textinstruktioner (t.ex. recept) med kort och enkel meningsstruktur. Därför föreslår vi en strategi som använder tidsserier för att upptäcka orsakssamband. Vi skiljer orsakssamband från korrelation genom att anta att ett ord orsakar ett annat endast om det föregår det andra ordet tidsmässigt. För att testa metoden, jämförde vi de upptäckta av vår metod orsakssamband med dem som erhållits genom grammatiska mönster i 20 textinstruktioner. Resultaten visade att vår strategi har ett genomsnitt på 41 procent jämfört med 13 procent som uppnåtts med de grammatiska mönstren. Dessutom är de båda metodernas upptäckta orsakssamband vanligtvis osammanhängande. Detta indikerar att metoden kan kombineras med grammatiska mönster för att öka antalet orsakssamband som upptäcks i textinstruktioner.
Textanvisningar har dock vanligtvis en enkel meningsstruktur där grammatiska mönster sällan upptäcks REF.
Discovering Causal Relations in Textual Instructions
{'venue': 'RANLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}