本文是一篇计算机论文范文，本文围绕“面向文本数据的因果效应估计方法”展开，主要通过三部分内容进行深入探讨：基于生成模型和提示学习的篇章级事件抽取方法、基于自动思维链的事件因果关系抽取方法，以及军事战略文本数据的应用案例。
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
在大数据时代，数据不仅量大，而且种类繁多，其中文本数据尤为丰富。文本是以事件为基础的信息载体，也是传递信息的主要媒介。其中，文本内容是多个事件交织作用构成的有机整体，而理解文本内容的过程本质上就是识别事件关系的过程。对于现有的海量文本数据，一方面，它承载了事物发展过程中各因素之间的因果关系。另一方面，还承载了大量的历史记录信息。
“因果效应估计”[1]的目标是深入探讨各种原因变量对结果变量的影响程度，它通过公正、客观的方式，量化不同因素对结果的影响，这对于决策的拟制具有重大意义。如果基于文本中事件的因果关系，对大量的历史事件进行深入研究，则可以对事物发展过程中的不同影响因素的“因果效应”进行估计。
例如，基于现存的大量战略推演报告的记录，对其中的关键因素对战局的影响进行因果效应估计，则可以得出在某种情况下，哪些策略更为有效。这本质上是从历史事件中提取事物发展规律的认识，这对于严格的战略决策至关重要。因此，探讨如何基于非结构化的文本数据进行因果效应估计是一个重要的研究课题。
对于战争这种大规模的社会实践活动进行因果效应估计，在实践过程中存在许多问题。一方面数据形式非结构化的问题。即现存的大量的非结构化文本数据无法直接运用现有的因果效应估计方法。另一方面，在诸如战争这种大规模的人类社会实践活动的场景下，涉及的政治、外交、军事等各方面的因素较多、关系复杂，同时各因素也存在较多的可能性，这也给因果效应的变量选取、混淆因素识别等带来了难度。
1.2 国内外研究现状
在面向文本数据的因果效应估计这一问题上，由于文本数据中蕴含着大量的历史记录信息，研究者们在各个应用领域开展了一系列的研究。
2016年，Fong等人[2]介绍了一种新的实验设计和统计模型，旨在从文本语料库中同时发现干预措施并估计这些被发现治疗的因果效应。该研究提出了一种方法，使用有监督的印度自助餐过程（Supervised Indian Buffet Process，s IBP）来发现文本中的治疗措施，并证明了在实验中随机分配文本给受试者足以识别文本的因果效应。2019年，Veitch等人[3]提出了一种方法，用于从观察性文本数据中估计因果效应，同时调整文本的混杂特征，如主题或写作质量。该研究假设文本足以进行因果调整，但实际上文本的高维性使得这一任务变得复杂。为了解决这一挑战，该研究开发了“因果充分嵌入”（Causally sufficient embeddings），这是一种低维文档表示，能够保留足够的信息以进行因果识别，并允许从有限数据中高效的估计因果效应。这种方法结合了监督降维和高效语言建模，以适应语言模型（特别是词嵌入和主题模型）来学习能够预测处理和结果的文档嵌入。2022年，N. Egami等人[4]介绍了一种新的概念框架，用于从大量文本中发现有用的因素，并将其作为干预变量或结果变量来测试社会科学理论。作者提出了一种方法，可以同时发现文本中的干预措施并估计这些干预措施的影响。该研究指出，几乎所有基于文本的因果推断都依赖于文本的潜在表示，并提供了一个框架来学习这种潜在表示。作者展示了估计这种潜在表示会带来新的风险，如识别问题或过拟合。为了解决这些风险，作者描述了一种分样本框架，并将其应用于移民态度实验和官僚响应研究中的因果效应估计。
第二章 相关理论基础
2.1 基础概念辨析
结构化数据：结构化数据通常指的是那些能够通过关系型数据库来存储和表示的数据，它们可以通过二维表格的形式来逻辑地展现。其主要特征包括：数据按行组织，每一行代表一个实体的详细信息，所有行都具有相同的属性集，这些属性和对应的数据被存储在数据库中；数据可以是数字、字符或其他统一的结构形式；数据可以通过二维表的逻辑结构来表示，其中包含了不同的属性和对应的值，例如，一个学生的成绩单可以看作是属性，而该学生在某一科目上的90分成绩则是该属性的一个具体实例。
非结构化数据：非结构化数据，顾名思义，指的是那些不遵循固定格式的数据类型。这类数据包括但不限于各种办公文档、文本文件、图片、XML和HTML文档、各类报表、以及音视频信息等。
因果推断(Casual Inference)[1]：揭示变量之间因果关系的理论和技术，主要用于确定某一事件或行为是否导致了另一事件或结果。
因果关系(Casual Relation)[1]：是一个事件（即“因”）和第二个事件（即“果”）之间的作用关系，其中后一事件被认为是前一事件的结果。一般来说，一个事件是很多原因综合产生的结果，而且原因都发生在较早时间点，而该事件又可以成为其他事件的原因。在事件检测与预测、情景生成、问答等任务中起着十分重要的作用。
因果效应(Causal Effect)[1]：因果效应（Causal effect）是用于评判干预与否的结果差异的指标，描述了处理与未处理之间的差异，是因果推断分析中一个重要的指标。
2.2 大语言模型推理增强理论基础
2.2.1 大语言模型
大语言模型（Large Language Models, LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，尤其是基于Transformer架构的模型如BERT、GPT系列，展示了强大的语言理解和生成能力。通过预训练语言模型，研究人员能够在大规模未标注的文本数据上训练模型，从而让模型具备处理多种NLP任务的能力，包括文本生成、情感分析、问答系统等。
大语言模型的核心原理是自监督学习，即通过自动生成的标注数据（如语言的下一个词或句子）对模型进行训练。这种训练方式使模型能够学习到文本中的语法、语义以及更深层次的上下文信息[44]。随着模型规模的增大，研究者们发现，大语言模型不仅在基础的自然语言任务上表现出色，而且在需要逻辑推理和复杂推断的任务中也有潜力。
然而，大语言模型并非天生适合推理任务。尽管这些模型能够处理大量信息，识别复杂的语言模式，但在多步推理、逻辑推导和因果推断等任务中，它们的表现并不总是令人满意。这是因为推理任务往往需要模型在理解复杂背景和隐含信息的同时，逐步分析并得出正确结论。虽然模型参数的增加（如GPT-4等超大模型）确实提高了某些推理任务的表现，但仅依靠扩大模型规模并不能解决所有推理问题[45]。因此，研究者们开始探索其他方法，以增强大语言模型在推理任务中的表现。
第三章 基于生成模型和提示学习的篇章级事件抽取方法 ................ 22
3.1 引言 .............................. 22
3.2 问题分析 ................................ 23
3.3 方法概述 .............................. 24
第四章 基于自动思维链的事件因果关系抽取方法 ............................ 37
4.1 引言 ............................. 37
4.2 事件因果关系模型 .................... 38
4.3 事件因果关系抽取框架.......................... 38
第五章 军事战略文本数据应用案例研究 ............................. 46
5.1 引言 ............................ 46
5.2 基于文本数据的军事战略因果效应估计框架 ............................ 47
5.3 军事战略因果分析模型................................. 47
第五章 军事战略文本数据应用案例研究
5.1 引言
基于因果理论的评估是军事战略制定的核心[84]。其中，战略，也称“军事战略”[85]，是对军事斗争全局的策划和指导。基本含义是战略指导者基于对军事斗争所依赖的主客观条件及其发展变化的规律性认识，全面规划、部署、指导军事力量的建设和运用，以有效的达成既定的政治目的和军事目的。在战略制定过程中，因果分析可以帮助决策者找出影响战争走向的关键因素，为战略决策提供依据。例如，军事战略因果图可以帮助决策者清晰地描绘出各种因素之间的因果联系，如敌我双方的兵力对比、资源分配、地理环境等因素如何影响战争的进程和结果；通过因果图可以直观地分析不同战略举措可能带来的连锁反应，便于决策者评估不同行动方案可能导致的战术、战役乃至战略层面的后果，据此做出最优决策；通过军事战略因果图可以明确各因素间的因果关系，能够识别潜在的弱点和危机点，提前预防或减轻可能的风险，如某一军事行动可能引发的敌方强烈反应或国际社会的压力。
当给定一项评估任务时，例如在评定某项事件的发生对于战略态势带来的影响时，传统的因果效应估计的方法依赖于人类专家：
➢ 阅读事件过程文件，与他的专业知识联系起来，识别其中的一些潜在因果关联因素。
➢ 指导如何标注这些因素对于战略态势的影响。
第六章 结论与展望
本文围绕“面向文本数据的因果效应估计方法”展开，主要通过三部分内容进行深入探讨：基于生成模型和提示学习的篇章级事件抽取方法、基于自动思维链的事件因果关系抽取方法，以及军事战略文本数据的应用案例。通过对这三部分的研究，我们可以得出以下几个重要结论：
首先，在篇章级事件
