論文の概要: ReCo: Reliable Causal Chain Reasoning via Structural Causal Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08322v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 07:48:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-19 14:17:58.935480
• Title: ReCo: Reliable Causal Chain Reasoning via Structural Causal Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: ReCo: 構造因果リカレントニューラルネットワークによる信頼性の高い因果連鎖推論
• Authors: Kai Xiong, Xiao Ding, Zhongyang Li, Li Du, Bing Qin, Yi Zheng and Baoxing Huai
• Abstract要約: 信頼性の高い因果連鎖推論フレームワーク(ReCo)を提案する。 実験によると、ReCoは中国語と英語のCCRデータセットにおいて、一連の強力なベースラインを上回っている。 BERTは、他の種類の知識によって強化されたBERTモデルよりも、下流の因果関係の4つのタスクでより良いパフォーマンスを達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.537505018598736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal chain reasoning (CCR) is an essential ability for many decision-making AI systems, which requires the model to build reliable causal chains by connecting causal pairs. However, CCR suffers from two main transitive problems: threshold effect and scene drift. In other words, the causal pairs to be spliced may have a conflicting threshold boundary or scenario. To address these issues, we propose a novel Reliable Causal chain reasoning framework~(ReCo), which introduces exogenous variables to represent the threshold and scene factors of each causal pair within the causal chain, and estimates the threshold and scene contradictions across exogenous variables via structural causal recurrent neural networks~(SRNN). Experiments show that ReCo outperforms a series of strong baselines on both Chinese and English CCR datasets. Moreover, by injecting reliable causal chain knowledge distilled by ReCo, BERT can achieve better performances on four downstream causal-related tasks than BERT models enhanced by other kinds of knowledge.
• Abstract（参考訳）: 因果連鎖推論(英: Causal chain reasoning, CCR)は、多くの意思決定AIシステムにとって必須の能力であり、因果ペアを接続することで信頼性の高い因果連鎖を構築する必要がある。 しかし、CCRは、しきい値効果とシーンドリフトの2つの主要な遷移問題に悩まされている。 言い換えれば、スプライシングされる因果対は矛盾するしきい値境界やシナリオを持つかもしれない。 これらの問題に対処するために、新しいReliable Causal chain reasoning framework~(ReCo)を提案する。これは、因果連鎖内の各因果ペアのしきい値とシーンファクターを表現するために外因性変数を導入し、構造因果リカレントニューラルネットワーク~(SRNN)を介して外因性変数間のしきい値とシーンの矛盾を推定する。 実験によると、ReCoは中国語と英語のCCRデータセットにおいて、一連の強力なベースラインを上回っている。 さらに,ReCoで蒸留した因果連鎖知識を注入することにより,BERTは他の種類の知識によって強化されたBERTモデルよりも,下流4つの因果関係タスクにおいてより優れた性能が得られる。

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