論文の概要: Text-Transport: Toward Learning Causal Effects of Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20697v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 17:56:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 13:38:06.952224
• Title: Text-Transport: Toward Learning Causal Effects of Natural Language
• Title（参考訳）: テキストトランスポート:自然言語の因果効果の学習に向けて
• Authors: Victoria Lin, Louis-Philippe Morency, Eli Ben-Michael
• Abstract要約: 本研究では,任意のテキスト分布下での自然言語からの因果関係を推定するText-Transportを提案する。 我々は,テキスト・トランスポートを用いて,テキスト・ドメイン間で因果効果が著しく変化するソーシャルメディア上での現実的な発話を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.75318356800048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As language technologies gain prominence in real-world settings, it is important to understand how changes to language affect reader perceptions. This can be formalized as the causal effect of varying a linguistic attribute (e.g., sentiment) on a reader's response to the text. In this paper, we introduce Text-Transport, a method for estimation of causal effects from natural language under any text distribution. Current approaches for valid causal effect estimation require strong assumptions about the data, meaning the data from which one can estimate valid causal effects often is not representative of the actual target domain of interest. To address this issue, we leverage the notion of distribution shift to describe an estimator that transports causal effects between domains, bypassing the need for strong assumptions in the target domain. We derive statistical guarantees on the uncertainty of this estimator, and we report empirical results and analyses that support the validity of Text-Transport across data settings. Finally, we use Text-Transport to study a realistic setting--hate speech on social media--in which causal effects do shift significantly between text domains, demonstrating the necessity of transport when conducting causal inference on natural language.
• Abstract（参考訳）: 言語技術が現実世界の環境において顕著になるにつれて、言語の変化が読者の知覚に与える影響を理解することが重要である。 これは、テキストに対する読者の反応に言語的属性(例えば感情)を変化させる因果効果として定式化することができる。 本稿では,任意のテキスト分布下で自然言語から因果効果を推定する手法であるtext-transportを提案する。 現在の有効な因果効果推定のアプローチでは、データに対する強い仮定が必要であり、それは、正当な因果効果を推定できるデータは、しばしば実際の対象領域を代表しないことを意味する。 この問題に対処するために、分布シフトの概念を活用して、ターゲット領域における強い仮定の必要性を回避し、ドメイン間の因果効果を伝達する推定器を記述する。 我々は,この推定器の不確実性に関する統計的保証を導出し,データ設定におけるテキスト転送の有効性を裏付ける実験結果と分析結果を報告する。 最後に,テキストトランスポートを用いて,自然言語における因果推論を行う場合の移動の必要性を実証し,因果効果がテキスト領域間で著しく変化するような,ソーシャルメディア上での現実的な設定-ハイト音声の研究を行う。

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