本文引入了字符串图表语言解释的因果模型框架，并呈现了其在方向无环图的应用以及如何作为单个数学对象来思考。通过引入具有 “复制 - 丢弃” 结构的对称膜范畴 (cd - 范畴) 中的随机映射、函数或通道，我们将单纯因果模型的概念推广为基于网络图的因果模型和泛函因果模型的定义，并对一般干预、开放式因果模型进行了讨论及定义。同时，本文还定义了马尔可夫条件、逆因果与反事实关系等概念，并设计了一个基于归一化框的条件推断方法诠释因果效应与反事实关系的可辨认性问题。该研究具有广阔的应用领域和教育意义。

Apr, 2023

本文介绍了 CDCD 框架，该框架是一种对分类数据进行扩散建模的方法，同时保持了连续时间和输入空间的特性，并在多个语言建模任务中证明了其有效性。

Nov, 2022

本文研究了基于网络结构模型下的传染病传播，讨论了现有的数学模型的优势和劣势，并探讨了它们在其他人口群体中的应用和现有挑战。

Mar, 2014

通过 Markov categories 定义无向图模型上的联合概率密度和样本结果的确定性映射的组合的范畴，这是将概率编程和因果推断中的因子化密度的操作定义与概率测度的范畴描述结合的一步。

May, 2023

本文使用范畴论方法对因果模型进行了分类处理，从 “纯因果” 的角度定义了因果独立 / 分离、因果条件等重要概念，并产生了一个核心部分的语法版本的 syntactic do-calculus 在所有因果模型中继承。

Apr, 2022

本文提出一种 SIS 模型的改进版，将警惕性引入该模型，得到了一个连续时间马尔可夫过程，并且证明了该模型的传播具有两个明显的阈值。实验进一步证明了，警惕性可以被视为控制流行病的一种策略，对从传染病缓解到减少恶意软件影响的多个应用领域具有潜在的发掘价值。

Jul, 2011

本文提出了一种基于范畴论的普适因果推断框架 (Universal Causality)，利用范畴论架构了一种抽象的因果关系图示，提出了 “范畴”、“自然变换” 和 “函子” 这些概念，从而构建了一种通用的因果语言工具并且给出了普遍性因果定理（UCT）和因果再现性原则（CRP）。

Jul, 2022

该论文提出了范畴论和计算语言学之间的翻译作为自然语言处理的基础，结合语法、语义和语用三个方面，以字符串图表达统一的句法结构，利用函子将图表达式计算为逻辑、张量、神经或量子计算的语义，通过组成游戏将生成的函子模型进行组合，从而解决语言处理任务。DisCoPy 是用于计算字符串图的 Python 库的一部分，将得到的范畴、语言和计算结构之间的对应关系描述，并通过组合的自然语言处理应用进行演示。

Dec, 2022

本文研究了分布语义学中的组合性问题，使用 Coek，Sadrzadeh 和 Clark 提出的范畴理论框架，将语法分析形式主义与分布语义表示法相结合，生成具体的组合式分布式模型，并展示它们在自然语言处理领域的有效性。研究的贡献包括将 DisCoCat 框架拓展到在句法和语义上，验证模型的优势以及提出了在本主题上应用范畴论的未来研究方向。

Nov, 2013

该论文提出了一种基于单一世界干预图的因果推断方法，建立了一种允许特定变量干预的图模型，并提出了一种干预计算法则。

Oct, 2021