Fugu-MT 論文翻訳(概要): RealTCD: Temporal Causal Discovery from Interventional Data with Large Language Model

論文の概要: RealTCD: Temporal Causal Discovery from Interventional Data with Large Language Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14786v2
Date: Sun, 26 May 2024 13:08:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-29 05:47:26.270749
Title: RealTCD: Temporal Causal Discovery from Interventional Data with Large Language Model
Title（参考訳）: RealTCD:大規模言語モデルを用いたインターベンショナルデータからの時間因果発見
Authors: Peiwen Li, Xin Wang, Zeyang Zhang, Yuan Meng, Fang Shen, Yue Li, Jialong Wang, Yang Li, Wenweu Zhu,
Abstract要約: 時間因果発見は、観察から直接変数間の時間因果関係を特定することを目的としている。既存の手法は主に介入対象に大きく依存する合成データセットに焦点を当てている。本稿では、ドメイン知識を活用して、介入対象のない時間的因果関係を発見できるRealTCDフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.416325455014462
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the field of Artificial Intelligence for Information Technology Operations, causal discovery is pivotal for operation and maintenance of graph construction, facilitating downstream industrial tasks such as root cause analysis. Temporal causal discovery, as an emerging method, aims to identify temporal causal relationships between variables directly from observations by utilizing interventional data. However, existing methods mainly focus on synthetic datasets with heavy reliance on intervention targets and ignore the textual information hidden in real-world systems, failing to conduct causal discovery for real industrial scenarios. To tackle this problem, in this paper we propose to investigate temporal causal discovery in industrial scenarios, which faces two critical challenges: 1) how to discover causal relationships without the interventional targets that are costly to obtain in practice, and 2) how to discover causal relations via leveraging the textual information in systems which can be complex yet abundant in industrial contexts. To address these challenges, we propose the RealTCD framework, which is able to leverage domain knowledge to discover temporal causal relationships without interventional targets. Specifically, we first develop a score-based temporal causal discovery method capable of discovering causal relations for root cause analysis without relying on interventional targets through strategic masking and regularization. Furthermore, by employing Large Language Models (LLMs) to handle texts and integrate domain knowledge, we introduce LLM-guided meta-initialization to extract the meta-knowledge from textual information hidden in systems to boost the quality of discovery. We conduct extensive experiments on simulation and real-world datasets to show the superiority of our proposed RealTCD framework over existing baselines in discovering temporal causal structures.
Abstract（参考訳）: 情報技術操作のための人工知能の分野では、因果発見はグラフ構築の操作と維持に欠かせないものであり、根本原因分析などの下流産業業務を容易にしている。時間的因果発見は、介入データを利用して、観察から直接変数間の時間的因果関係を同定することを目的としている。しかし、既存の手法は主に介入対象に大きく依存した合成データセットに焦点を当て、現実のシステムに隠されたテキスト情報を無視し、実際の産業シナリオの因果的発見を行なわなかった。この問題に対処するため,産業シナリオにおける時間的因果発見について検討する。 1【実施に要する介入対象を伴わない因果関係の発見方法】 2) 産業環境において複雑でありながら豊富なシステムにおいて, テキスト情報を活用した因果関係の発見方法について検討した。これらの課題に対処するために,ドメイン知識を活用して,介入対象のない時間的因果関係の発見が可能なRealTCDフレームワークを提案する。具体的には,まず,戦略的マスキングと正規化によって介入対象に頼らずに根本原因分析の因果関係を発見できるスコアベースの時間因果探索法を開発した。さらに,Large Language Models (LLMs) を用いてテキストを処理し,ドメイン知識を統合することにより,LLM誘導メタ初期化を導入し,システムに隠されたテキスト情報からメタ知識を抽出し,発見の質を高める。本研究では,時間的因果構造を発見する上で,既存のベースラインよりもRealTCDフレームワークの方が優れていることを示すため,シミュレーションと実世界のデータセットに関する広範な実験を行った。

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