Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Inference with Large Language Model: A Survey

論文の概要: Causal Inference with Large Language Model: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09822v1
Date: Sun, 15 Sep 2024 18:43:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-17 17:20:56.605113
Title: Causal Inference with Large Language Model: A Survey
Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる因果推論:調査
Authors: Jing Ma,
Abstract要約: 因果推論は医学や経済学といった様々な分野において重要な課題となっている。自然言語処理(NLP)の最近の進歩は、従来の因果推論タスクに有望な機会をもたらした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.651037052334014
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Causal inference has been a pivotal challenge across diverse domains such as medicine and economics, demanding a complicated integration of human knowledge, mathematical reasoning, and data mining capabilities. Recent advancements in natural language processing (NLP), particularly with the advent of large language models (LLMs), have introduced promising opportunities for traditional causal inference tasks. This paper reviews recent progress in applying LLMs to causal inference, encompassing various tasks spanning different levels of causation. We summarize the main causal problems and approaches, and present a comparison of their evaluation results in different causal scenarios. Furthermore, we discuss key findings and outline directions for future research, underscoring the potential implications of integrating LLMs in advancing causal inference methodologies.
Abstract（参考訳）: 因果推論は医学や経済学などの様々な分野において重要な課題であり、人間の知識、数学的推論、データマイニング能力の複雑な統合を要求している。自然言語処理(NLP)の最近の進歩、特に大規模言語モデル(LLM)の出現により、従来の因果推論タスクに有望な機会が導入された。本稿では,LLMを因果推論に適用する最近の進歩を概説する。主な因果問題とアプローチを要約し、その評価結果を異なる因果シナリオで比較する。さらに、今後の研究の要点と方向性について論じ、因果推論手法の進歩におけるLCMの統合の可能性について考察する。

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