論文の概要: Think Global, Act Local: Bayesian Causal Discovery with Language Models in Sequential Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16234v1
• Date: Thu, 19 Jun 2025 11:45:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.046959
• Title: Think Global, Act Local: Bayesian Causal Discovery with Language Models in Sequential Data
• Title（参考訳）: グローバル, アクトローカル: シークエンシャルデータにおける言語モデルによるベイジアン因果発見
• Authors: Prakhar Verma, David Arbour, Sunav Choudhary, Harshita Chopra, Arno Solin, Atanu R. Sinha,
• Abstract要約: 言語モデル(LM)は、サロゲートを提供するが、独自の問題解決、矛盾、バイアスが伴う。 本稿ではこれらのギャップを埋めるハイブリッドベイズフレームワークBLANCE(Bayesian LM-Augmented Causal Estimation)を提案する。 提案手法は, 直交非巡回グラフ (DAG) から部分アンセストラルグラフ (PAG) への変換により, コヒーレントベイズフレームワーク内のあいまいさを許容する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.18988024897184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal discovery from observational data typically assumes full access to data and availability of domain experts. In practice, data often arrive in batches, and expert knowledge is scarce. Language Models (LMs) offer a surrogate but come with their own issues-hallucinations, inconsistencies, and bias. We present BLANCE (Bayesian LM-Augmented Causal Estimation)-a hybrid Bayesian framework that bridges these gaps by adaptively integrating sequential batch data with LM-derived noisy, expert knowledge while accounting for both data-induced and LM-induced biases. Our proposed representation shift from Directed Acyclic Graph (DAG) to Partial Ancestral Graph (PAG) accommodates ambiguities within a coherent Bayesian framework, allowing grounding the global LM knowledge in local observational data. To guide LM interaction, we use a sequential optimization scheme that adaptively queries the most informative edges. Across varied datasets, BLANCE outperforms prior work in structural accuracy and extends to Bayesian parameter estimation, showing robustness to LM noise.
• Abstract（参考訳）: 観測データからの因果発見は通常、データへの完全なアクセスとドメインの専門家の可用性を前提としている。 実際には、データはしばしばバッチに届き、専門家の知識は乏しい。 言語モデル(LM)は、サロゲートを提供するが、独自の問題解決、矛盾、バイアスが伴う。 本稿では,これらのギャップを埋めるハイブリッドベイズフレームワークBLANCE(Bayesian LM-Augmented Causal Estimation)を提案する。 提案手法は, 直接非巡回グラフ (DAG) から部分アンセストラルグラフ (PAG) への変換であり, 局所観測データにおける世界的LM知識の基盤となる。 LMインタラクションのガイドには,最も情報性の高いエッジを適応的にクエリする逐次最適化方式を用いる。 さまざまなデータセットにまたがって、BLANCEは構造的精度で先行研究を上回り、ベイズパラメータ推定にまで拡張し、LMノイズに対するロバスト性を示す。

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