Policy-Miner：面向公共政策非结构化文本的神经符号可微分因果归因框架
Policy miner: neurosymbolic differentiable causal attribution framework for unstructured text in public policy
重庆工商大学 人工智能学院, 重庆 400067
摘要
针对公共政策条款的复杂多维及因果效应异质性问题，提出了神经符号可微分因果归因框架Policy-Miner，实现从非结构化政策文本到效应识别的端到端自动化分析。该框架利用可微分逻辑将政策条款编译为可量化的策略规则(Differentiable Policy Rules，DPRs)；结合因果表示学习与图约束Shapley值分解，识别异质性干预群体并刻画条款间的交互效应。以2017年美国《减税与就业法案》(TCJA)为实证对象的研究表明，Policy-Miner在因果分辨率指标上显著优于Kennedy DR等主流统计方法及纯表示学习基准模型。消融实验进一步验证，引入可微分逻辑后，逻辑归因稳定性从-0.13提升至1.00有效克服了传统硬逻辑判定对边界噪声的敏感性问题。研究结果显示，该框架在复杂政策归因任务中展现出较强的稳健性与精确性，为公共政策的自动化评估与效应分析提供了可扩展的计算工具。
基金项目
重庆市科学技术局面上(一般)项目(CSTB2025NSCQ-GPX0133)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0452
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第7期
发布历史
[2026-03-18] 优先出版
引用本文
杨艺, 李晨霞. Policy-Miner：面向公共政策非结构化文本的神经符号可微分因果归因框架 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (7). (2026-03-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0452. (Yang Yi, Li Chenxia. Policy miner: neurosymbolic differentiable causal attribution framework for unstructured text in public policy [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (7). (2026-03-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0452. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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