論文の概要: CasualSynth: Generating Structurally Sound Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17528v1
• Date: Sun, 17 May 2026 16:21:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:48.12878
• Title: CasualSynth: Generating Structurally Sound Synthetic Data
• Title（参考訳）: CasualSynth: 構造的音声合成データの生成
• Abstract要約: 大言語モデル(LLM)は、現実的な合成データを生成するが、その出力がターゲットドメインを管理する因果的メカニズムを尊重することを保証しない。 本稿では,意味的実現から因果構造の生成を分離するフレームワークCausal Synthを紹介し,因果的妥当性と言語学的にリッチな合成データを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.80087038178069
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) generate realistic synthetic data but offer no guarantee that their outputs respect the causal mechanisms governing the target domain. We introduce CausalSynth, a framework that decouples causal structure generation from semantic realization, yielding synthetic data that is both causally valid and linguistically rich. The framework operates in three phases. First, a Structural Causal Model (SCM) - a tuple of structural equations defined over a directed acyclic graph (DAG) generates causal skeletons, i.e., variable assignments that satisfy the Global Markov Property of the governing DAG, via ancestral sampling. Second, an LLM acts as a constrained \emph{realizer}, a conditional translator that maps each skeleton to a high-dimensional observation such as a clinical note or a transaction log. Third, an Iterative Consistency Verification module detects structural violations through deterministic extraction and feeds targeted corrections back to the LLM, forming a closed-loop refinement process. We identify the Semantic Backdoor problem the systematic tendency of LLMs to override imposed causal facts with pre-training priors -- and prove that our iterative mechanism reduces the resulting selection bias relative to standard rejection sampling. On three causal benchmarks (ASIA, ALARM, and MIMIC-Struct), CausalSynth preserved conditional independencies with false-positive rates near the nominal $α=0.05$ level and achieved realizability rates above 96% with 70B-parameter LLM backbones. The framework additionally supports principled interventional and counterfactual generation through noise retention and graph mutilation.
• Abstract（参考訳）: 大言語モデル(LLM)は、現実的な合成データを生成するが、その出力がターゲットドメインを管理する因果的メカニズムを尊重することを保証しない。 カウサルシンス(CausalSynth)は,意味的実現から因果構造の生成を分離し,因果的妥当性と言語学的に豊かな合成データを生成するフレームワークである。 フレームワークは3つのフェーズで動作します。 第一に、構造因果モデル (Structure Causal Model, SCM) - 有向非巡回グラフ (DAG) 上に定義された構造方程式のタプルは、因果骨格を生成する。 第二に、LSMは制約付き \emph{realizer} として機能し、それぞれの骨格を臨床ノートやトランザクションログのような高次元の観察にマッピングする条件翻訳装置である。 第3に、反復一貫性検証モジュールは、決定論的抽出によって構造上の違反を検出し、目標とする修正をLLMにフィードバックし、クローズドループ精製プロセスを形成する。 セマンティックバックドア問題(Semantic Backdoor problem)は、LLMの体系的な傾向として、事前学習された事前学習による因果事実をオーバーライドし、我々の反復的なメカニズムが標準拒絶サンプリングと比較して選択バイアスを減少させることを証明している。 3つの因果ベンチマーク(ASIA、ALARM、MIMIC-Struct)では、CausalSynthは、名目上の$α=0.05$レベルに近い偽陽性率の条件付き不一致を保存し、70BパラメーターLLMバックボーンで96%以上の実現率を達成した。 このフレームワークは、ノイズ保持とグラフの再利用を通じて、原則化された介入および反ファクト生成をサポートする。

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