論文の概要: Revealing Multimodal Causality with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17784v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 13:45:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.419502
• Title: Revealing Multimodal Causality with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるマルチモーダル因果関係の解明
• Authors: Jin Li, Shoujin Wang, Qi Zhang, Feng Liu, Tongliang Liu, Longbing Cao, Shui Yu, Fang Chen,
• Abstract要約: 非構造化データからマルチモーダル因果発見のための新しいフレームワークであるMLLM-CDを提案する。 本研究は,(1)真のマルチモーダル因子を同定する新しいコントラッシブ・ファクター発見モジュール,(2)発見要因間の因果関係を推測する統計的因果構造発見モジュール,(3)発見結果を洗練するための反復的マルチモーダル・カウンターファクト・推論モジュールの3つの重要な構成要素から構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.95511545591107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Uncovering cause-and-effect mechanisms from data is fundamental to scientific progress. While large language models (LLMs) show promise for enhancing causal discovery (CD) from unstructured data, their application to the increasingly prevalent multimodal setting remains a critical challenge. Even with the advent of multimodal LLMs (MLLMs), their efficacy in multimodal CD is hindered by two primary limitations: (1) difficulty in exploring intra- and inter-modal interactions for comprehensive causal variable identification; and (2) insufficiency to handle structural ambiguities with purely observational data. To address these challenges, we propose MLLM-CD, a novel framework for multimodal causal discovery from unstructured data. It consists of three key components: (1) a novel contrastive factor discovery module to identify genuine multimodal factors based on the interactions explored from contrastive sample pairs; (2) a statistical causal structure discovery module to infer causal relationships among discovered factors; and (3) an iterative multimodal counterfactual reasoning module to refine the discovery outcomes iteratively by incorporating the world knowledge and reasoning capabilities of MLLMs. Extensive experiments on both synthetic and real-world datasets demonstrate the effectiveness of MLLM-CD in revealing genuine factors and causal relationships among them from multimodal unstructured data.
• Abstract（参考訳）: データから原因と効果のメカニズムを明らかにすることは、科学的な進歩に不可欠である。 大規模言語モデル(LLM)は、非構造化データからの因果発見(CD)の強化を約束する一方で、ますます普及しているマルチモーダル設定へのそれらの適用は依然として重要な課題である。 マルチモーダルLPM (MLLMs) が出現しても, マルチモーダルCDにおける有効性は, 1) 因果変数の包括的同定のためのモーダル間相互作用の探索が困難であること, (2) 純粋に観測データを用いて構造的曖昧性を扱うのに十分でないこと, の2つの主要な制限によって妨げられている。 これらの課題に対処するため,非構造化データからのマルチモーダル因果発見のための新しいフレームワークであるMLLM-CDを提案する。 本研究は,(1) 対照的なサンプル対から探索された相互作用に基づいて真のマルチモーダル因子を同定する新しいコントラッシブ・ファクター発見モジュール,(2) 発見要因間の因果関係を推測する統計的因果構造発見モジュール,(3) MLLMの世界知識と推論能力を取り入れて発見結果を反復的に洗練する反復的多モーダル・カウンターファクト・推論モジュールの3つの重要な構成要素から構成される。 合成データセットと実世界のデータセットの大規模な実験は、マルチモーダルな非構造化データから真の要因と因果関係を明らかにする上で、MLLM-CDの有効性を実証している。

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