論文の概要: Estimating Causal Effects of Text Interventions Leveraging LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21474v2
• Date: Thu, 20 Mar 2025 23:59:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 15:40:09.78352
• Title: Estimating Causal Effects of Text Interventions Leveraging LLMs
• Title（参考訳）: LLMを利用したテキストインターベンションの因果効果の推定
• Authors: Siyi Guo, Myrl G. Marmarelis, Fred Morstatter, Kristina Lerman,
• Abstract要約: CausalDANNは、大規模言語モデル(LLM)によって促進されるテキスト変換を用いて因果効果を推定する新しいアプローチである。 既存の手法とは異なり、本手法は任意のテキスト介入に対応し、ドメイン適応能力を持つテキストレベル分類器を用いて、ドメインシフトに対するロバストな効果推定を生成する。 この多様なテキスト介入を扱う柔軟性は、テキストデータの因果推定において重要な進歩であり、人間の振る舞いをよりよく理解し、社会システム内で効果的な介入を開発する機会を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.2937547395453315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantifying the effects of textual interventions in social systems, such as reducing anger in social media posts to see its impact on engagement, is challenging. Real-world interventions are often infeasible, necessitating reliance on observational data. Traditional causal inference methods, typically designed for binary or discrete treatments, are inadequate for handling the complex, high-dimensional textual data. This paper addresses these challenges by proposing CausalDANN, a novel approach to estimate causal effects using text transformations facilitated by large language models (LLMs). Unlike existing methods, our approach accommodates arbitrary textual interventions and leverages text-level classifiers with domain adaptation ability to produce robust effect estimates against domain shifts, even when only the control group is observed. This flexibility in handling various text interventions is a key advancement in causal estimation for textual data, offering opportunities to better understand human behaviors and develop effective interventions within social systems.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア投稿の怒りを減らしてエンゲージメントに影響を与えるような、ソーシャルシステムにおけるテキスト介入の効果の定量化は難しい。 現実世界の介入はしばしば実現不可能であり、観測データに依存する必要がある。 従来の因果推論法は、二項処理や離散処理のために設計されており、複雑な高次元のテキストデータを扱うには不十分である。 本稿では,大言語モデル(LLM)によって促進されるテキスト変換を用いて因果効果を推定する手法であるCausalDANNを提案する。 従来の手法とは異なり,本手法は任意のテキスト介入に対応し,ドメイン適応能力を持つテキストレベル分類器を用いて,制御群のみを観測しても,ドメインシフトに対する堅牢な効果推定を行う。 この多様なテキスト介入を扱う柔軟性は、テキストデータの因果推定において重要な進歩であり、人間の振る舞いをよりよく理解し、社会システム内で効果的な介入を開発する機会を提供する。

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