論文の概要: COLA: Contextualized Commonsense Causal Reasoning from the Causal Inference Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05191v1
• Date: Tue, 9 May 2023 05:56:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 13:47:13.321446
• Title: COLA: Contextualized Commonsense Causal Reasoning from the Causal Inference Perspective
• Title（参考訳）: cola: 因果推論の観点から見た文脈化コモンセンス因果推論
• Authors: Zhaowei Wang, Quyet V. Do, Hongming Zhang, Jiayao Zhang, Weiqi Wang, Tianqing Fang, Yangqiu Song, Ginny Y. Wong, Simon See
• Abstract要約: 本稿では、イベントシーケンス中の2つのイベント間のコモンセンス因果関係(コンテキスト)を検出するための新しいタスクを提案する。 因果推論の観点からタスクを解決するために、COLA(Contextualized Commonsense Causality Reasoner)というゼロショットフレームワークも設計しています。 大規模な実験により,COLAは基準線よりも高精度にコモンセンス因果性を検出することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.49046289133713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting commonsense causal relations (causation) between events has long been an essential yet challenging task. Given that events are complicated, an event may have different causes under various contexts. Thus, exploiting context plays an essential role in detecting causal relations. Meanwhile, previous works about commonsense causation only consider two events and ignore their context, simplifying the task formulation. This paper proposes a new task to detect commonsense causation between two events in an event sequence (i.e., context), called contextualized commonsense causal reasoning. We also design a zero-shot framework: COLA (Contextualized Commonsense Causality Reasoner) to solve the task from the causal inference perspective. This framework obtains rich incidental supervision from temporality and balances covariates from multiple timestamps to remove confounding effects. Our extensive experiments show that COLA can detect commonsense causality more accurately than baselines.
• Abstract（参考訳）: イベント間のコモンセンス因果関係(因果関係)の検出は、長い間必要不可欠な課題であった。 イベントが複雑であることを考えると、イベントはさまざまなコンテキストで異なる原因を持つ可能性がある。 したがって、文脈の活用は因果関係を検出する上で重要な役割を果たす。 一方、コモンセンス因果関係に関する以前の研究は2つのイベントのみを考慮し、それらのコンテキストを無視し、タスクの定式化を単純化した。 本稿では,コンテクスト化コモンセンス因果推論(contextized commonsense causal reasoning)と呼ばれる,イベントシーケンス内の2つのイベント(コンテキスト)間のコモンセンス因果関係を検出する新しいタスクを提案する。 因果推論の観点からタスクを解決するために、COLA(Contextualized Commonsense Causality Reasoner)というゼロショットフレームワークも設計しています。 このフレームワークは、時間性から豊富なインシデント監視を取得し、複数のタイムスタンプから共変量をバランスさせ、相反する効果を取り除く。 大規模な実験により,COLAは基準線よりも高精度にコモンセンス因果性を検出することができた。

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