論文の概要: Mitigating Hidden Confounding by Progressive Confounder Imputation via Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02928v1
• Date: Thu, 26 Jun 2025 03:49:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-13 12:05:57.53192
• Title: Mitigating Hidden Confounding by Progressive Confounder Imputation via Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるプログレッシブ・コンファウンデーションによる隠れたコンファウンディングの軽減
• Authors: Hao Yang, Haoxuan Li, Luyu Chen, Haoxiang Wang, Xu Chen, Mingming Gong,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLMs) を用いた隠れコンファウンディングの軽減に向けた最初の試みを行う。 本稿では,LLMのセマンティック知識と世界知識を利用して,隠れた共同創設者を反復的に生成し,指示し,検証するフレームワークであるProCIを提案する。 大規模な実験により、ProCIは有意義な共同設立者を明らかにし、治療効果の推定を大幅に改善することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.92706900119399
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hidden confounding remains a central challenge in estimating treatment effects from observational data, as unobserved variables can lead to biased causal estimates. While recent work has explored the use of large language models (LLMs) for causal inference, most approaches still rely on the unconfoundedness assumption. In this paper, we make the first attempt to mitigate hidden confounding using LLMs. We propose ProCI (Progressive Confounder Imputation), a framework that elicits the semantic and world knowledge of LLMs to iteratively generate, impute, and validate hidden confounders. ProCI leverages two key capabilities of LLMs: their strong semantic reasoning ability, which enables the discovery of plausible confounders from both structured and unstructured inputs, and their embedded world knowledge, which supports counterfactual reasoning under latent confounding. To improve robustness, ProCI adopts a distributional reasoning strategy instead of direct value imputation to prevent the collapsed outputs. Extensive experiments demonstrate that ProCI uncovers meaningful confounders and significantly improves treatment effect estimation across various datasets and LLMs.
• Abstract（参考訳）: 隠れたコンバウンディングは、観測データから治療効果を推定する中心的な課題であり、観測されていない変数はバイアスのある因果推定につながる可能性がある。 近年の研究では、因果推論に大規模言語モデル(LLM)を用いることが検討されているが、ほとんどのアプローチは未確立の仮定に依存している。 本稿では,LLMを用いた隠れコンバウンディングの軽減に向けた最初の試みを行う。 我々は,LLMのセマンティック知識と世界知識を反復的に生成し,説明し,検証するフレームワークであるProCI(Progressive Confounder Imputation)を提案する。 ProCIはLLMの2つの重要な機能を活用している。強力な意味推論能力は、構造化された入力と非構造化された入力の両方から、もっともらしい共同創設者の発見を可能にする。 堅牢性を改善するため、ProCIは直接値計算の代わりに分布推論戦略を採用し、出力が崩壊するのを防ぐ。 大規模な実験により、ProCIは有意義な共同設立者を明らかにし、さまざまなデータセットやLLMにわたる治療効果の推定を大幅に改善することが示された。

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