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Discovering the Maximum Consistency Distribution of Causal Competition Using Large Language Models
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过计算变量间的配对一致性分数，解决传统因果发现方法的假设依赖问题。研究表明，该方法在经典基准测试和实际数据中有效恢复因果顺序，且误差较低。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，解决传统因果发现方法的假设依赖问题。
- 新方法通过计算变量间的配对一致性分数来抽取可能的因果顺序。
- 研究表明，该方法在经典基准测试和实际数据中有效恢复因果顺序。
- 该方法表现出较低的误差，适用于流行病学和公共卫生数据。
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