論文の概要: Causal Inference from Text: Unveiling Interactions between Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05286v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 11:29:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 15:27:38.549381
• Title: Causal Inference from Text: Unveiling Interactions between Variables
• Title（参考訳）: テキストからの因果推論:変数間の相互作用を明らかにする
• Authors: Yuxiang Zhou, Yulan He
• Abstract要約: 既存の方法は、治療と結果の両方に影響を及ぼす共変量しか説明できない。 このバイアスは、衝突しない共変量について十分に考慮されていないことから生じる。 本研究では,変数間の相互作用を明らかにすることにより,バイアスを軽減することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.677407402398405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adjusting for latent covariates is crucial for estimating causal effects from observational textual data. Most existing methods only account for confounding covariates that affect both treatment and outcome, potentially leading to biased causal effects. This bias arises from insufficient consideration of non-confounding covariates, which are relevant only to either the treatment or the outcome. In this work, we aim to mitigate the bias by unveiling interactions between different variables to disentangle the non-confounding covariates when estimating causal effects from text. The disentangling process ensures covariates only contribute to their respective objectives, enabling independence between variables. Additionally, we impose a constraint to balance representations from the treatment group and control group to alleviate selection bias. We conduct experiments on two different treatment factors under various scenarios, and the proposed model significantly outperforms recent strong baselines. Furthermore, our thorough analysis on earnings call transcripts demonstrates that our model can effectively disentangle the variables, and further investigations into real-world scenarios provide guidance for investors to make informed decisions.
• Abstract（参考訳）: 観測テキストデータから因果効果を推定するには潜在共変量の調整が不可欠である。 既存の方法の多くは、治療と結果の両方に影響を及ぼす共変量の結合のみを考慮し、潜在的に偏りのある因果効果をもたらす。 このバイアスは、治療または結果にのみ関係する非共変量に対する不十分な考慮から生じる。 本研究では,テキストから因果効果を推定する際,異なる変数間の相互作用を露呈し,非折りたたみ共変体を乱すことによりバイアスを軽減することを目的とする。 分離過程は、共変数がそれぞれの目的にのみ寄与することを保証し、変数間の独立を可能にする。 さらに,選択バイアスを軽減するために,治療群と対照群からの表現のバランスをとるための制約を課す。 様々なシナリオにおいて, 2つの異なる治療因子について実験を行い, 提案モデルは近年の強基線を著しく上回っている。 さらに、収支報告書の徹底的な分析により、我々のモデルが変数を効果的に解体できることが示され、現実世界のシナリオに関するさらなる調査は、投資家が情報的な意思決定を行うためのガイダンスを提供する。

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