論文の概要: Discovery of Maximally Consistent Causal Orders with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14019v2
• Date: Sun, 09 Feb 2025 16:40:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 16:44:24.650719
• Title: Discovery of Maximally Consistent Causal Orders with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた最大整合因数列の発見
• Authors: Federico Baldo, Simon Ferreira, Charles K. Assaad,
• Abstract要約: 因果発見は複雑なシステムを理解するのに不可欠である。 伝統的な手法は、しばしば強く、証明不可能な仮定に依存する。 本稿では,非循環型トーナメントのクラスを導出する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal discovery is essential for understanding complex systems, as it aims to uncover causal relationships from observational data in the form of a causal directed acyclic graph (DAG). However, traditional methods often rely on strong, untestable assumptions, which makes them unreliable in real applications. Large Language Models (LLMs) present a promising alternative for extracting causal knowledge from text-based metadata, which consolidates domain expertise. However, LLMs are prone to unreliability and hallucinations, necessitating strategies that account for their limitations. One such strategy involves leveraging a consistency measure to evaluate reliability. Additionally, most text metadata does not clearly distinguish direct causal relationships from indirect ones, further complicating the discovery of a causal DAG. As a result, focusing on causal orderings, rather than causal DAGs, emerges as a more practical and robust approach. We propose a novel method to derive a class of acyclic tournaments (representing plausible causal orders) that maximizes a consistency score derived from an LLM. Our approach begins by computing pairwise consistency scores between variables, yielding a semi-complete directed graph that aggregates these scores. From this structure, we identify optimal acyclic tournaments, prioritizing those that maximize consistency across all configurations. We tested our method on both well-established benchmarks, as well as real-world datasets from epidemiology and public health. Our results demonstrate the effectiveness of our approach in recovering a class of causal orders.
• Abstract（参考訳）: 因果的非巡回グラフ(DAG)の形で観測データから因果関係を明らかにすることを目的としており、複雑なシステムを理解するためには因果的発見が不可欠である。 しかし、従来の手法は、しばしば強固で証明不可能な仮定に依存しており、実際のアプリケーションでは信頼できない。 大規模言語モデル(LLM)は、テキストベースのメタデータから因果的知識を抽出する有望な代替手段を提供する。 しかし、LSMは信頼できないことや幻覚を起こす傾向があり、その限界を考慮に入れた戦略を必要とする。 そのような戦略の1つは、信頼性を評価するために一貫性尺度を活用することである。 さらに、ほとんどのテキストメタデータは直接因果関係と間接的因果関係を明確に区別せず、さらに因果DAGの発見を複雑にしている。 その結果、因果的DAGよりも因果的順序付けに着目することが、より実践的で堅牢なアプローチとして現れている。 LLMから得られる一貫性スコアを最大化する非循環トーナメントのクラス(もっともらしい因果順序を表す)を導出する新しい手法を提案する。 我々のアプローチは、変数間のペアワイズ一貫性スコアの計算から始まり、これらのスコアを集約する半完全有向グラフを得る。 この構造から最適な非循環トーナメントを同定し、すべての構成における一貫性を最大化するトーナメントを優先順位付けする。 提案手法を,疫学と公衆衛生学から得られた実世界のデータセットとともに,確立されたベンチマークで検証した。 本研究は, 因果的順序のクラスを回復する上でのアプローチの有効性を実証するものである。

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