Bài báo này chỉ ra __T43502__ của các phương pháp suy luận nhân quả hiện có và đề xuất một phương pháp mới để trích xuất kiến thức nhân quả từ siêu dữ liệu văn bản bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). Để giải quyết vấn đề độ tin cậy của LLM, chúng tôi giới thiệu một thước đo tính nhất quán và tập trung vào việc suy ra thứ tự nhân quả thay vì đồ thị nhân quả có hướng (DAG) bằng cách xem xét các mối quan hệ nhân quả gián tiếp. Chúng tôi đề xuất một phương pháp để suy ra một lớp các giải đấu phi chu trình nhằm tối đa hóa điểm nhất quán của LLM và sử dụng chúng để ước tính các tác động nhân quả. Chúng tôi kiểm chứng hiệu quả của phương pháp được đề xuất bằng cách tiến hành các thí nghiệm sử dụng các tập dữ liệu thực tế và các chuẩn mực hiện có trong lĩnh vực dịch tễ học và y tế công cộng.
