論文の概要: Causal Cartographer: From Mapping to Reasoning Over Counterfactual Worlds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14396v1
• Date: Tue, 20 May 2025 14:14:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:53.341289
• Title: Causal Cartographer: From Mapping to Reasoning Over Counterfactual Worlds
• Title（参考訳）: Causal Cartographer: マッピングから反現実的世界への推論へ
• Authors: Gaël Gendron, Jože M. Rožanec, Michael Witbrock, Gillian Dobbie,
• Abstract要約: 因果世界モデルは、関心のある環境に関する反現実的な疑問に答えることができる。 事象の連鎖の背後にある根本原因を理解し、未知の分布に対する因果推論を行う必要がある。 提案手法は推論コストと素早い相関を低減しつつ因果知識を抽出できることを示す。
• 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 world models are systems that can answer counterfactual questions about an environment of interest, i.e. predict how it would have evolved if an arbitrary subset of events had been realized differently. It requires understanding the underlying causes behind chains of events and conducting causal inference for arbitrary unseen distributions. So far, this task eludes foundation models, notably large language models (LLMs), which do not have demonstrated causal reasoning capabilities beyond the memorization of existing causal relationships. Furthermore, evaluating counterfactuals in real-world applications is challenging since only the factual world is observed, limiting evaluation to synthetic datasets. We address these problems by explicitly extracting and modeling causal relationships and propose the Causal Cartographer framework. First, we introduce a graph retrieval-augmented generation agent tasked to retrieve causal relationships from data. This approach allows us to construct a large network of real-world causal relationships that can serve as a repository of causal knowledge and build real-world counterfactuals. In addition, we create a counterfactual reasoning agent constrained by causal relationships to perform reliable step-by-step causal inference. We show that our approach can extract causal knowledge and improve the robustness of LLMs for causal reasoning tasks while reducing inference costs and spurious correlations.
• Abstract（参考訳）: 因果世界モデル(英: Causal world model)とは、関心のある環境に関する反現実的な質問に答えるシステムである。 イベントの連鎖の背後にある根本原因を理解し、任意の未知の分布に対する因果推論を行う必要がある。 これまでのところ、このタスクは基礎モデル、特に大きな言語モデル(LLM)を省略しており、既存の因果関係の記憶以上の因果推論能力を示していない。 さらに、実世界の応用における対物評価は、実世界のみが観察され、合成データセットに対する評価が制限されるため、困難である。 因果関係を明示的に抽出・モデル化することでこれらの問題に対処し,因果関係解析フレームワークを提案する。 まず,データから因果関係を検索するグラフ検索拡張生成エージェントを提案する。 このアプローチにより,実世界の因果関係の大規模ネットワークを構築し,因果的知識のリポジトリとして機能し,実世界の反事実を構築できる。 さらに,因果関係に制約された反実的推論エージェントを作成し,因果関係の信頼度の高いステップ・バイ・ステップの因果推論を行う。 提案手法は,因果的知識を抽出し,因果的推論タスクにおけるLLMの堅牢性を向上させるとともに,推論コストの低減と素因的相関性の向上を図っている。

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