Fugu-MT 論文翻訳(概要): Counterfactual Causal Inference in Natural Language with Large Language Models

論文の概要: Counterfactual Causal Inference in Natural Language with Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06392v1
Date: Tue, 8 Oct 2024 21:53:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-01 05:59:12.514966
Title: Counterfactual Causal Inference in Natural Language with Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた自然言語の因果推論
Authors: Gaël Gendron, Jože M. Rožanec, Michael Witbrock, Gillian Dobbie,
Abstract要約: 本稿では,自然言語からの因果構造発見と因果推論手法を提案する。まず LLM を用いてテキストデータからインスタンス化された因果変数を抽出し,因果グラフを構築する。次に、推定されたグラフに対して反実数推論を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.153187514369849
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Causal structure discovery methods are commonly applied to structured data where the causal variables are known and where statistical testing can be used to assess the causal relationships. By contrast, recovering a causal structure from unstructured natural language data such as news articles contains numerous challenges due to the absence of known variables or counterfactual data to estimate the causal links. Large Language Models (LLMs) have shown promising results in this direction but also exhibit limitations. This work investigates LLM's abilities to build causal graphs from text documents and perform counterfactual causal inference. We propose an end-to-end causal structure discovery and causal inference method from natural language: we first use an LLM to extract the instantiated causal variables from text data and build a causal graph. We merge causal graphs from multiple data sources to represent the most exhaustive set of causes possible. We then conduct counterfactual inference on the estimated graph. The causal graph conditioning allows reduction of LLM biases and better represents the causal estimands. We use our method to show that the limitations of LLMs in counterfactual causal reasoning come from prediction errors and propose directions to mitigate them. We demonstrate the applicability of our method on real-world news articles.
Abstract（参考訳）: 因果構造探索法は、因果変数が知られている構造データや、因果関係を評価するための統計的検査によく用いられる。対照的に、ニュース記事のような構造化されていない自然言語データから因果構造を復元することは、因果関係を推定するための既知の変数や反実データがないため、多くの課題を含む。大きな言語モデル(LLM)はこの方向に有望な結果を示しているが、制限も示している。本研究では,テキスト文書から因果グラフを構築し,因果推論を行うLLMの能力について検討する。まず、LLMを用いてテキストデータからインスタンス化された因果変数を抽出し、因果グラフを構築する。複数のデータソースから因果グラフをマージして、可能な限り網羅的な原因を表現します。次に、推定されたグラフに対して反実数推論を行う。因果グラフ条件付けにより、LSMバイアスが減少し、因果推定値がより良く表現される。提案手法は, 逆因果推論におけるLCMの限界が予測誤差から生じることを示し, それらの緩和策を提案する。実世界のニュース記事に本手法の適用性を示す。

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