論文の概要: Text Rationalization for Robust Causal Effect Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05373v1
• Date: Fri, 05 Dec 2025 02:18:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-13 22:40:56.870836
• Title: Text Rationalization for Robust Causal Effect Estimation
• Title（参考訳）: ロバスト因果効果推定のためのテキスト合理化
• Authors: Lijinghua Zhang, Hengrui Cai,
• Abstract要約: 高次元テキストは因果同定と推定に固有の課題を提起する。 冗長または刺激的なテキストの特徴は次元性を増し、極端な確率スコア、不安定な重み、効果推定における膨らませられたばらつきを生み出す。 トークンの少ないサブセットを選択するフレームワークであるConfounding-Aware Token Rationalization (CATR)を用いて,これらの課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.125187280299246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in natural language processing have enabled the increasing use of text data in causal inference, particularly for adjusting confounding factors in treatment effect estimation. Although high-dimensional text can encode rich contextual information, it also poses unique challenges for causal identification and estimation. In particular, the positivity assumption, which requires sufficient treatment overlap across confounder values, is often violated at the observational level, when massive text is represented in feature spaces. Redundant or spurious textual features inflate dimensionality, producing extreme propensity scores, unstable weights, and inflated variance in effect estimates. We address these challenges with Confounding-Aware Token Rationalization (CATR), a framework that selects a sparse necessary subset of tokens using a residual-independence diagnostic designed to preserve confounding information sufficient for unconfoundedness. By discarding irrelevant texts while retaining key signals, CATR mitigates observational-level positivity violations and stabilizes downstream causal effect estimators. Experiments on synthetic data and a real-world study using the MIMIC-III database demonstrate that CATR yields more accurate, stable, and interpretable causal effect estimates than existing baselines.
• Abstract（参考訳）: 近年の自然言語処理の進歩により、因果推論におけるテキストデータの利用が増加し、特に治療効果推定における背景因子の調整が可能になった。 高次元テキストは、リッチな文脈情報をエンコードすることができるが、因果同定と推定に固有の課題を生じさせる。 特に、共同創設者の値間で十分な処理の重複を必要とする肯定的仮定は、大きなテキストが特徴空間で表現される場合、観測レベルではしばしば違反される。 冗長または刺激的なテキストの特徴は次元性を増し、極端な確率スコア、不安定な重み、効果推定における膨らませられたばらつきを生み出す。 このような課題に対処するために,未確立性に十分な情報を保持するために設計された残差診断を用いて,トークンのスパースに必要なサブセットを選択するフレームワークであるConfounding-Aware Token Rationalization (CATR) を用いて対処する。 キー信号を保持しながら無関係なテキストを破棄することにより、CATRは観測レベルの肯定的な違反を軽減し、下流の因果効果推定器を安定化させる。 合成データの実験とMIMIC-IIIデータベースを用いた実世界の研究により、CATRは既存のベースラインよりも正確で安定で解釈可能な因果効果の推定値を得ることが示された。

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