Abstract-Automatisk extraktion av orsak-effekt relationer från naturliga språk texter är ett utmanande öppet problem inom artificiell intelligens. De flesta av de tidiga försöken med dess lösning användes manuellt konstruerade språkliga och syntaktiska regler för små och domänspecifika datamängder. Men med tillkomsten av big data, tillgången till prisvärd datorkraft och den senaste populariseringen av maskininlärning, paradigmet för att ta itu med detta problem har långsamt förändrats. Maskiner förväntas nu lära sig allmänna kausala utvinningsregler från märkta data med minimal övervakning, i en domän oberoende-manner. I detta dokument ger vi en omfattande undersökning av kausalsambandsextraktionsteknik från båda paradigmerna, och analyserar deras relativa styrkor och svagheter, med rekommendationer för framtida arbete.
Den befintliga litteraturen om automatisk extraktion av orsakssamband från naturligt språk kan klassificeras i regelbaserade metoder och maskininlärning-baserade metoder REF.
Automatic Extraction of Causal Relations from Natural Language Texts: A Comprehensive Survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}