ACCESS : A Benchmark for Abstract Causal Event Discovery and Reasoning

📄 arXiv: 2502.08148v1 📥 PDF

作者: Vy Vo, Lizhen Qu, Tao Feng, Yuncheng Hua, Xiaoxi Kang, Songhai Fan, Tim Dwyer, Lay-Ki Soon, Gholamreza Haffari

分类: cs.AI

发布日期: 2025-02-12

期刊: Proceedings of the 2025 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics

💡 一句话要点

ACCESS：一个用于抽象因果事件发现和推理的基准数据集。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 因果关系 事件发现 常识推理 基准数据集 抽象推理

📋 核心要点

  1. 现有NLP因果关系识别方法依赖词汇线索，泛化能力弱，难以应对分布外场景。
  2. 论文提出ACCESS基准，专注于日常事件的抽象因果关系，旨在提升模型的泛化能力。
  3. 实验表明，ACCESS中的抽象因果知识可以有效提升大型语言模型在问答推理任务中的性能。

📝 摘要（中文）

识别因果关系对于理解现实世界动态和最终的因果推理至关重要。现有的自然语言处理（NLP）中识别事件因果关系的方法，包括基于大型语言模型（LLMs）的方法，由于可用基准的规模有限以及对词汇线索的严重依赖，在分布外设置中表现出困难。受概率因果推理启发的现代基准试图构建事件的因果图作为因果知识的鲁棒表示， exttt{CRAB}是沿着这条路线的最新基准之一。在本文中，我们介绍了 exttt{ACCESS}，一个为抽象因果事件的发现和推理而设计的基准。与现有资源不同， exttt{ACCESS}侧重于日常生活中抽象层面的事件因果关系。我们提出了一个pipeline，用于从 exttt{GLUCOSE}（一个大规模的隐式常识因果知识数据集）中识别事件泛化的抽象，从中我们随后提取了1.4K个因果对。我们的实验突出了在NLP中使用统计方法和/或LLM进行自动抽象识别和因果发现的持续挑战。尽管如此，我们证明了 exttt{ACCESS}中提供的抽象因果知识可以用于增强LLM中的QA推理性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有NLP方法在识别事件因果关系时，过度依赖词汇信息，缺乏对事件抽象层面的理解，导致模型在面对新的、分布外的场景时表现不佳。现有的基准数据集规模有限，无法充分训练和评估模型的泛化能力。因此，需要一个更大规模、更关注抽象因果关系的基准数据集，以促进相关研究。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专注于抽象因果事件的基准数据集ACCESS。通过从大规模常识知识库GLUCOSE中提取事件，并进行抽象化处理，构建包含1.4K个因果对的数据集。该数据集旨在鼓励模型学习事件之间的抽象因果关系，而非仅仅依赖于词汇匹配。

技术框架：论文构建ACCESS数据集的pipeline主要包含以下几个阶段： 1. 事件提取：从GLUCOSE数据集中提取事件对。 2. 抽象泛化：对提取的事件对进行抽象化处理，得到抽象的因果事件对。 3. 因果关系验证：人工验证抽象因果事件对的合理性，确保数据集的质量。 4. 数据集构建：将验证后的抽象因果事件对整理成ACCESS数据集。

关键创新：ACCESS数据集的关键创新在于其对抽象因果关系的关注。与现有数据集不同，ACCESS中的事件对经过抽象化处理，模型需要理解事件的本质含义，而非仅仅依赖于词汇匹配。这种设计使得模型能够学习到更通用的因果知识，从而提高泛化能力。

关键设计：论文的关键设计在于如何从GLUCOSE数据集中提取和抽象事件对。具体来说，论文提出了一种pipeline，该pipeline包含事件提取、抽象泛化和因果关系验证等多个阶段。在抽象泛化阶段，论文可能采用了某种自动或半自动的方法，将具体的事件描述转化为更抽象的表示。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

论文实验表明，ACCESS数据集中的抽象因果知识可以有效提升大型语言模型在问答推理任务中的性能。虽然具体的性能提升幅度未知，但该结果表明，关注抽象因果关系对于提高模型的泛化能力至关重要。实验还揭示了现有方法在自动抽象识别和因果发现方面仍面临挑战。

🎯 应用场景

ACCESS数据集可应用于提升自然语言处理模型在常识推理、问答系统、事件预测等领域的性能。通过训练模型理解抽象因果关系，可以提高模型在复杂场景下的推理能力，使其能够更好地理解和预测现实世界的动态变化。该数据集也有助于推动因果关系发现和推理领域的研究进展。

📄 摘要（原文）

Identifying cause-and-effect relationships is critical to understanding real-world dynamics and ultimately causal reasoning. Existing methods for identifying event causality in NLP, including those based on Large Language Models (LLMs), exhibit difficulties in out-of-distribution settings due to the limited scale and heavy reliance on lexical cues within available benchmarks. Modern benchmarks, inspired by probabilistic causal inference, have attempted to construct causal graphs of events as a robust representation of causal knowledge, where \texttt{CRAB} \citep{romanou2023crab} is one such recent benchmark along this line. In this paper, we introduce \texttt{ACCESS}, a benchmark designed for discovery and reasoning over abstract causal events. Unlike existing resources, \texttt{ACCESS} focuses on causality of everyday life events on the abstraction level. We propose a pipeline for identifying abstractions for event generalizations from \texttt{GLUCOSE} \citep{mostafazadeh-etal-2020-glucose}, a large-scale dataset of implicit commonsense causal knowledge, from which we subsequently extract $1,4$K causal pairs. Our experiments highlight the ongoing challenges of using statistical methods and/or LLMs for automatic abstraction identification and causal discovery in NLP. Nonetheless, we demonstrate that the abstract causal knowledge provided in \texttt{ACCESS} can be leveraged for enhancing QA reasoning performance in LLMs.