Fugu-MT 論文翻訳(概要): Isolated Causal Effects of Natural Language

論文の概要: Isolated Causal Effects of Natural Language

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14812v1
Date: Fri, 18 Oct 2024 18:32:38 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-28 17:07:37.718254
Title: Isolated Causal Effects of Natural Language
Title（参考訳）: 自然言語の孤立因果効果
Authors: Victoria Lin, Louis-Philippe Morency, Eli Ben-Michael,
Abstract要約: 我々は、孤立因果効果の正式な推定フレームワークを導入する。孤立効果推定と非焦点言語近似の精度を評価するための指標を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 41.59906798328058
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As language technologies become widespread, it is important to understand how variations in language affect reader perceptions -- formalized as the isolated causal effect of some focal language-encoded intervention on an external outcome. A core challenge of estimating isolated effects is the need to approximate all non-focal language outside of the intervention. In this paper, we introduce a formal estimation framework for isolated causal effects and explore how different approximations of non-focal language impact effect estimates. Drawing on the principle of omitted variable bias, we present metrics for evaluating the quality of isolated effect estimation and non-focal language approximation along the axes of fidelity and overlap. In experiments on semi-synthetic and real-world data, we validate the ability of our framework to recover ground truth isolated effects, and we demonstrate the utility of our proposed metrics as measures of quality for both isolated effect estimates and non-focal language approximations.
Abstract（参考訳）: 言語技術が普及するにつれて、言語の変化が読者の知覚にどのように影響するかを理解することが重要である。孤立した影響を推定する主な課題は、介入以外のすべての非焦点言語を近似する必要があることである。本稿では,孤立因果効果の形式的推定フレームワークを導入し,非焦点言語の影響評価の異なる近似について検討する。省略変数バイアスの原理に基づいて,重なりの軸に沿った孤立効果推定と非焦点言語近似の質を評価する指標を提案する。半合成および実世界のデータを用いた実験では,本フレームワークが真理分離効果を回復する能力を検証するとともに,孤立効果推定と非局所言語近似の両面での質評価として,提案手法の有効性を示す。

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論文参考訳（メタデータ） (2020-01-21T10:16:33Z)
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