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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究结合因果知识图谱和大型语言模型，提出了一种计算假设生成方法。通过分析心理学文章，生成了130个关注“幸福”的心理学假设。结果显示，结合大型语言模型和因果图的方法在新颖性方面优于仅使用大型语言模型生成的假设。这项工作为心理学研究中基于数据的假设生成提供了新的范式。
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关键要点
- 本研究结合因果知识图谱和大型语言模型，提出了一种计算假设生成方法。
- 分析了43312篇心理学文章，提取了因果关系对。
- 生成了130个关注“幸福”的心理学假设。
- 结合大型语言模型和因果图的方法在新颖性方面优于仅使用大型语言模型生成的假设。
- 通过深度语义分析进一步证实了结果的一致性。
- 研究表明结合大型语言模型和机器学习技术可以在心理学中实现自动化发现。
- 这项工作为心理学研究中基于数据的假设生成提供了新的范式。
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