論文の概要: End-To-End Causal Effect Estimation from Unstructured Natural Language Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07018v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 16:38:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 17:17:48.530593
• Title: End-To-End Causal Effect Estimation from Unstructured Natural Language Data
• Title（参考訳）: 非構造化自然言語データによる終端因果効果の推定
• Authors: Nikita Dhawan, Leonardo Cotta, Karen Ullrich, Rahul G. Krishnan, Chris J. Maddison,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,多種多様なテキストデータをマイニングして,安価な因果効果推定を行う方法を示す。 NATURALは,LLMを用いて構築され,非構造化テキストのデータセット上で動作する因果効果推定器である。 この結果から、非構造化テキストデータは因果効果情報の豊富な情報源であり、NATURALはこのリソースを利用するための自動パイプラインへの第一歩であることを示唆した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.484226791467478
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowing the effect of an intervention is critical for human decision-making, but current approaches for causal effect estimation rely on manual data collection and structuring, regardless of the causal assumptions. This increases both the cost and time-to-completion for studies. We show how large, diverse observational text data can be mined with large language models (LLMs) to produce inexpensive causal effect estimates under appropriate causal assumptions. We introduce NATURAL, a novel family of causal effect estimators built with LLMs that operate over datasets of unstructured text. Our estimators use LLM conditional distributions (over variables of interest, given the text data) to assist in the computation of classical estimators of causal effect. We overcome a number of technical challenges to realize this idea, such as automating data curation and using LLMs to impute missing information. We prepare six (two synthetic and four real) observational datasets, paired with corresponding ground truth in the form of randomized trials, which we used to systematically evaluate each step of our pipeline. NATURAL estimators demonstrate remarkable performance, yielding causal effect estimates that fall within 3 percentage points of their ground truth counterparts, including on real-world Phase 3/4 clinical trials. Our results suggest that unstructured text data is a rich source of causal effect information, and NATURAL is a first step towards an automated pipeline to tap this resource.
• Abstract（参考訳）: 介入の効果を知ることは、人間の意思決定にとって重要であるが、因果的効果推定の現在のアプローチは、因果的仮定にかかわらず、手動のデータ収集と構造化に依存している。 これにより、研究のコストと完成までの時間の両方が増大する。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,適切な因果推定条件下での安価な因果効果推定を行うために,多種多様な観測テキストデータをいかに大規模にマイニングできるかを示す。 NATURALは,LLMを用いて構築され,非構造化テキストのデータセット上で動作する因果効果推定器である。 我々の推定器は、古典的因果効果推定器の計算を支援するために、LLM条件分布(テキストデータから導かれる変数)を用いる。 データキュレーションの自動化やLLMの活用など,このアイデアを実現するための技術的課題を数多く克服しています。 我々は6つの(合成と4つの実の)観測データセットを作成し、それに対応する真実をランダム化トライアルの形で組み合わせ、パイプラインの各ステップを体系的に評価した。 ナトゥラル推定器は顕著な性能を示し、実世界の第3/4相臨床試験を含め、根本的真理の3ポイント以内の因果効果を推定する。 この結果から、非構造化テキストデータは因果効果情報の豊富な情報源であり、NATURALはこのリソースを利用するための自動パイプラインへの第一歩であることを示唆した。

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