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Can Large Language Models Assist in Expert-Guided Probabilistic Causal Modeling?

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内容提要

本研究探讨大型语言模型（LLMs）在提取结构化因果知识中的应用，发现其生成的贝叶斯网络在预测性能上优于传统方法，但仍需解决上下文限制等问题。

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标签

models 上下文限制 因果知识 大型语言模型 贝叶斯网络 预测
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