Retrieving Classes of Causal Orders with Inconsistent Knowledge Bases
作者: Federico Baldo, Simon Ferreira, Charles K. Assaad
分类: cs.AI
发布日期: 2024-12-18 (更新: 2025-07-24)
💡 一句话要点
提出一种基于LLM一致性的因果顺序发现方法，提升复杂场景下的因果关系推断可靠性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 因果发现 大型语言模型 一致性度量 因果顺序 非循环竞赛图
📋 核心要点
- 传统因果发现方法依赖强假设，在实际应用中面临挑战，LLM虽有潜力但易出错。
- 利用LLM提取文本元数据中的因果知识，通过一致性度量评估可靠性，关注因果顺序而非DAG。
- 提出一种新方法，推导最大化LLM一致性得分的非循环竞赛图，并在真实数据集上验证有效性。
📝 摘要（中文）
传统因果发现方法依赖于强假设，在实际应用中不可靠。大型语言模型(LLM)为从文本元数据中提取因果知识提供了一种有前景的替代方案。然而，LLM容易产生幻觉且不可靠，因此需要考虑其局限性的策略。本文提出了一种新方法，用于推导一类非循环竞赛图，该图表示合理的因果顺序，并最大化从LLM获得的一致性得分。该方法首先计算变量之间的成对一致性得分，从而产生一个半完备的部分有向图，将这些得分整合为最大一致因果顺序的抽象。然后，识别最优的非循环竞赛图，重点关注那些最大化所有配置一致性的图。最后，展示了如何使用抽象和因果顺序类来估计因果效应。在基准数据集以及流行病学和公共卫生领域的真实数据集上测试了该方法，结果表明该方法在恢复正确因果顺序方面是有效的。
🔬 方法详解
问题定义：现有因果发现方法依赖于强假设，在实际应用中表现不佳。LLM虽然可以从文本中提取因果知识，但容易产生幻觉，可靠性不足。此外，文本元数据通常难以区分直接和间接因果关系，使得因果DAG的发现更加复杂。因此，需要一种更稳健的方法来推断因果关系。
核心思路：本文的核心思路是利用LLM提取的因果知识，并通过一致性度量来评估其可靠性。考虑到文本数据难以区分直接和间接因果关系，论文关注因果顺序而非因果DAG。通过最大化LLM一致性得分，推导出一类合理的因果顺序，从而更稳健地推断因果关系。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 计算变量之间的成对一致性得分，利用LLM提取文本中变量间因果关系的强度。2) 构建半完备的部分有向图，整合这些一致性得分，形成最大一致因果顺序的抽象表示。3) 从该抽象表示中识别最优的非循环竞赛图，这些图代表了可能的因果顺序。4) 利用得到的因果顺序类来估计因果效应。
关键创新：该方法的关键创新在于：1) 利用LLM提取因果知识，并结合一致性度量来提高可靠性。2) 关注因果顺序而非因果DAG，从而更稳健地处理文本数据中存在的间接因果关系。3) 提出了一种新的方法来推导最大化LLM一致性得分的非循环竞赛图，该图代表了合理的因果顺序。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何定义和计算变量之间的成对一致性得分，这直接影响了因果关系推断的准确性。2) 如何构建半完备的部分有向图，以及如何从该图中识别最优的非循环竞赛图，这决定了因果顺序发现的效率和准确性。3) 如何利用得到的因果顺序类来估计因果效应，这关系到该方法在实际应用中的价值。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在基准数据集以及流行病学和公共卫生领域的真实数据集上进行了测试。实验结果表明，该方法能够有效地恢复正确的因果顺序，验证了其在复杂场景下因果关系推断的有效性。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，如流行病学、公共卫生、经济学和社会科学等，用于从文本数据中推断因果关系，辅助决策制定。例如，可以分析医学文献，发现疾病的潜在风险因素；分析新闻报道，了解社会事件的影响因素。该方法能够提高因果推断的可靠性，为相关领域的研究提供更可靠的依据。
📄 摘要（原文）
Traditional causal discovery methods often rely on strong, untestable assumptions, which makes them unreliable in real applications. In this context, Large Language Models (LLMs) have emerged as a promising alternative for extracting causal knowledge from text-based metadata, which consolidates domain expertise. However, LLMs tend to be unreliable and prone to hallucinations, necessitating strategies that account for their limitations. One effective strategy is to use a consistency measure to assess reliability. Additionally, most text metadata does not clearly distinguish direct causal relationships from indirect ones, further complicating the discovery of a causal DAG. As a result, focusing on causal orders, rather than causal DAGs, emerges as a more practical and robust approach. We present a new method to derive a class of acyclic tournaments, which represent plausible causal orders, maximizing a consistency score derived from an LLM. Our approach starts by calculating pairwise consistency scores between variables, resulting in a semi-complete partially directed graph that consolidates these scores into an abstraction of the maximally consistent causal orders. Using this structure, we identify optimal acyclic tournaments, focusing on those that maximize consistency across all configurations. We subsequently show how both the abstraction and the class of causal orders can be used to estimate causal effects. We tested our method on both well-established benchmarks, as well as, real-world datasets from epidemiology and public health. Our results demonstrate the effectiveness of our approach in recovering the correct causal order.