論文の概要: Argumentative Causal Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11250v2
• Date: Sun, 26 May 2024 00:00:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 03:28:24.849568
• Title: Argumentative Causal Discovery
• Title（参考訳）: 疑似因果発見
• Authors: Fabrizio Russo, Anna Rapberger, Francesca Toni,
• Abstract要約: 因果発見は、データの特徴間の因果関係を発掘することにつながる。 データ内の因果依存性を反映したグラフを学習するために仮定ベースの議論(ABA)をデプロイする。 我々は,本手法が望ましい特性を示すことを証明し,特に自然条件下では,地底因果グラフを検索できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.853426822028975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Causal discovery amounts to unearthing causal relationships amongst features in data. It is a crucial companion to causal inference, necessary to build scientific knowledge without resorting to expensive or impossible randomised control trials. In this paper, we explore how reasoning with symbolic representations can support causal discovery. Specifically, we deploy assumption-based argumentation (ABA), a well-established and powerful knowledge representation formalism, in combination with causality theories, to learn graphs which reflect causal dependencies in the data. We prove that our method exhibits desirable properties, notably that, under natural conditions, it can retrieve ground-truth causal graphs. We also conduct experiments with an implementation of our method in answer set programming (ASP) on four datasets from standard benchmarks in causal discovery, showing that our method compares well against established baselines.
• Abstract（参考訳）: 因果発見は、データの特徴間の因果関係を発掘することにつながる。 因果推論に欠かせないものであり、高価または不可能なランダム化制御試験に頼らずに科学的知識を構築するために必要なものである。 本稿では,記号表現を用いた推論が因果発見にどのように役立つかを検討する。 具体的には、因果関係を反映したグラフを学習するために、因果関係理論と組み合わせて、十分に確立された強力な知識表現形式である仮定に基づく議論(ABA)を展開する。 我々は,本手法が望ましい特性を示すことを証明し,特に自然条件下では,地底因果グラフを検索できることを示す。 また、因果探索における標準ベンチマークから得られた4つのデータセットに対して、応答セットプログラミング(ASP)による手法の実装実験を行い、本手法が確立された基準値と良好に比較したことを示す。

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