深度学习在处理不确定数据如对话和视频时,因果发现面临挑战。为解决数据集不足,推出了Causalogue和Causaction数据集,分别包含因果注释的文本和视频样本。提出的概率模型通过三个方法解决问题:1)在非固定因果结构下建立因果条件,2)将因果强度视为潜变量,3)估计潜在混淆因子的影响。实验评估了因果结构和表示的效果。
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