論文の概要: CausalLP: Learning causal relations with weighted knowledge graph link prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02327v2
- Date: Fri, 12 Jul 2024 11:11:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 04:37:57.346470
- Title: CausalLP: Learning causal relations with weighted knowledge graph link prediction
- Title（参考訳）: CausalLP:知識グラフの重み付きリンク予測による因果関係の学習
- Authors: Utkarshani Jaimini, Cory Henson, Amit P. Sheth,
- Abstract要約: CausalLPは知識グラフ補完問題として不完全因果ネットワークの問題を定式化している。
因果関係を表す知識グラフを使うことで、外部のドメイン知識の統合が可能になる。
CausalLPでは、因果的説明と因果的予測という2つの主要なタスクがサポートされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3454230926797734
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Causal networks are useful in a wide variety of applications, from medical diagnosis to root-cause analysis in manufacturing. In practice, however, causal networks are often incomplete with missing causal relations. This paper presents a novel approach, called CausalLP, that formulates the issue of incomplete causal networks as a knowledge graph completion problem. More specifically, the task of finding new causal relations in an incomplete causal network is mapped to the task of knowledge graph link prediction. The use of knowledge graphs to represent causal relations enables the integration of external domain knowledge; and as an added complexity, the causal relations have weights representing the strength of the causal association between entities in the knowledge graph. Two primary tasks are supported by CausalLP: causal explanation and causal prediction. An evaluation of this approach uses a benchmark dataset of simulated videos for causal reasoning, CLEVRER-Humans, and compares the performance of multiple knowledge graph embedding algorithms. Two distinct dataset splitting approaches are used for evaluation: (1) random-based split, which is the method typically employed to evaluate link prediction algorithms, and (2) Markov-based split, a novel data split technique that utilizes the Markovian property of causal relations. Results show that using weighted causal relations improves causal link prediction over the baseline without weighted relations.
- Abstract（参考訳）: 因果ネットワークは、医療診断から製造における根本原因分析まで、幅広い用途で有用である。
しかし、実際には因果関係が欠如しているため、因果関係は不完全であることが多い。
本稿では,知識グラフ補完問題として不完全因果関係の問題を定式化するCausalLPという新しい手法を提案する。
より具体的には、不完全な因果ネットワークにおける新たな因果関係を見つけるタスクを知識グラフリンク予測のタスクにマップする。
因果関係を表すために知識グラフを用いることは、外部のドメイン知識の統合を可能にし、さらに複雑さとして、因果関係は知識グラフ内のエンティティ間の因果関係の強さを表す重みを持つ。
CausalLPでは、因果的説明と因果的予測という2つの主要なタスクがサポートされている。
このアプローチの評価には、因果推論のためのシミュレーションビデオのベンチマークデータセットであるCLEVRER-Humansを使用し、複数の知識グラフ埋め込みアルゴリズムの性能を比較する。
2) 因果関係のマルコフ特性を利用した新しいデータ分割手法であるマルコフスプリット(Markov-based split) と, リンク予測アルゴリズムの評価に一般的に使用されるランダムスプリット(ランダムスプリット)と, マルコフスプリット(Markov-based split) の2つの異なるデータセット分割手法が評価に用いられている。
その結果,重み付き因果関係を用いることで,重み付き関係を伴わないベースライン上の因果関係の予測が向上することがわかった。
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