Large Behavioural Model

新方法改进大型行为模型中的因果发现

研究人员开发了一种方法，通过解决嵌入邻近性问题来提高大型行为模型（LBM）中因果发现的准确性。标准的生物医学语言模型会错误地关联不相关的概念，导致 LBM 推断出错误的因果联系。提出的修复方法采用对比学习方法，利用知识图谱挖掘困难的负样本，显著改善了相关概念和不相关概念之间的分离。该方法还包括使用 OpenVINO 在 Intel 硬件上进行更快推理的优化。