論文の概要: Can LLMs Assist Expert Elicitation for Probabilistic Causal Modeling?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10397v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 16:45:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:54:20.944630
• Title: Can LLMs Assist Expert Elicitation for Probabilistic Causal Modeling?
• Title（参考訳）: LLMは確率論的因果モデリングに役立つか?
• Authors: Olha Shaposhnyk, Daria Zahorska, Svetlana Yanushkevich,
• Abstract要約: 本研究では,構造化因果知識を抽出するための人間専門家の勧誘の代替として,Large Language Models (LLMs) の可能性について検討する。 LLMは因果構造、特にベイズネットワーク(BN)を生成し、従来の統計手法と比較した。 LLMが生成したBNは、専門家によって導かれ統計的に生成されたBNよりも低いエントロピーを示し、予測の信頼性と精度が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Objective: This study investigates the potential of Large Language Models (LLMs) as an alternative to human expert elicitation for extracting structured causal knowledge and facilitating causal modeling in biometric and healthcare applications. Material and Methods: LLM-generated causal structures, specifically Bayesian networks (BNs), were benchmarked against traditional statistical methods (e.g., Bayesian Information Criterion) using healthcare datasets. Validation techniques included structural equation modeling (SEM) to verifying relationships, and measures such as entropy, predictive accuracy, and robustness to compare network structures. Results and Discussion: LLM-generated BNs demonstrated lower entropy than expert-elicited and statistically generated BNs, suggesting higher confidence and precision in predictions. However, limitations such as contextual constraints, hallucinated dependencies, and potential biases inherited from training data require further investigation. Conclusion: LLMs represent a novel frontier in expert elicitation for probabilistic causal modeling, promising to improve transparency and reduce uncertainty in the decision-making using such models.
• Abstract（参考訳）: 目的: 本研究は, 構造的因果的知識を抽出し, 生体・医療応用における因果的モデリングを促進するための, 人的専門家の勧誘に代わる言語モデル (LLM) の可能性について検討する。 材料と方法: LLM生成因果構造、特にベイジアンネットワーク(BN)は、医療データセットを使用して従来の統計手法(ベイジアン情報基準など)と比較された。 検証手法には、関係を検証するための構造方程式モデリング(SEM)と、ネットワーク構造を比較するためのエントロピー、予測精度、ロバストネスなどの尺度が含まれていた。 結果と考察: LLM生成BNのエントロピーは専門家が選択し,統計的に生成したBNよりも低く,予測における信頼性と精度が示唆された。 しかし、文脈制約や幻覚的依存関係、トレーニングデータから受け継いだ潜在的なバイアスといった制限は、さらなる調査を必要とする。 結論: LLMは確率的因果モデリングのための専門家の勧誘の新たなフロンティアであり、透明性を改善し、そのようなモデルを用いた意思決定における不確実性を低減することを約束する。

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