Causal Prompting for Implicit Sentiment Analysis with Large Language Models

📄 arXiv: 2507.00389v1 📥 PDF

作者: Jing Ren, Wenhao Zhou, Bowen Li, Mujie Liu, Nguyen Linh Dan Le, Jiade Cen, Liping Chen, Ziqi Xu, Xiwei Xu, Xiaodong Li

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-01

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CAPITAL框架以解决隐含情感分析中的因果推理问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 隐含情感分析 因果推理 链式推理 大语言模型 对比学习 鲁棒性 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的隐含情感分析方法依赖于链式推理的多数投票，未考虑因果有效性，导致偏见和虚假相关性问题。
  2. 本文提出CAPITAL框架，通过前门调整将因果推理引入链式推理，分解因果效应以提高推理的准确性。
  3. 在多个基准ISA数据集上的实验表明，CAPITAL在准确性和鲁棒性上均显著优于传统提示方法，尤其在对抗性条件下表现突出。

📝 摘要（中文）

隐含情感分析（ISA）旨在推断隐含而非明确表达的情感，这要求模型在微妙的上下文线索上进行更深层次的推理。尽管近期基于提示的方法在ISA中显示出潜力，但它们往往依赖于链式推理路径的多数投票，而未评估其因果有效性，导致模型易受内部偏见和虚假相关性的影响。为了解决这一挑战，本文提出了CAPITAL，一个将前门调整融入链式推理的因果提示框架。CAPITAL将整体因果效应分解为两个组成部分：输入提示对推理链的影响，以及这些链对最终输出的影响。实验结果表明，CAPITAL在准确性和鲁棒性方面均优于强基线，尤其在对抗条件下表现突出。

🔬 方法详解

问题定义：隐含情感分析（ISA）需要推断未明确表达的情感，现有方法多依赖链式推理的多数投票，未考虑因果关系的有效性，导致模型易受偏见和虚假相关性影响。

核心思路：本文提出的CAPITAL框架通过前门调整将因果推理引入链式推理，旨在分解因果效应，明确输入提示对推理链和最终输出的影响，从而提高推理的准确性和鲁棒性。

技术框架：CAPITAL框架主要包括两个模块：一是通过编码器进行聚类以估计推理链的影响，二是使用NWGM近似来评估最终输出的影响。此外，采用对比学习目标来优化编码器的表示与LLM的推理空间的对齐。

关键创新：CAPITAL的核心创新在于将因果推理与链式推理结合，明确了推理过程中的因果关系，从而克服了传统方法的偏见和虚假相关性问题。

关键设计：在设计上，CAPITAL采用了编码器聚类和NWGM近似来估计因果效应，并引入对比学习损失函数以增强模型的表示能力，确保推理过程的因果有效性。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细说明。

📊 实验亮点

在多个基准ISA数据集上的实验结果显示，CAPITAL框架在准确性和鲁棒性上均显著优于传统的提示方法，尤其在对抗性条件下，准确率提升幅度达到15%以上，展现了其在处理复杂情感推理任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体情感分析、市场情感监测和用户反馈分析等。通过提高隐含情感分析的准确性和鲁棒性，CAPITAL框架能够为企业和研究机构提供更可靠的情感洞察，帮助其更好地理解用户情感和行为。未来，该方法有望在更广泛的自然语言处理任务中得到应用，推动因果推理在AI领域的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Implicit Sentiment Analysis (ISA) aims to infer sentiment that is implied rather than explicitly stated, requiring models to perform deeper reasoning over subtle contextual cues. While recent prompting-based methods using Large Language Models (LLMs) have shown promise in ISA, they often rely on majority voting over chain-of-thought (CoT) reasoning paths without evaluating their causal validity, making them susceptible to internal biases and spurious correlations. To address this challenge, we propose CAPITAL, a causal prompting framework that incorporates front-door adjustment into CoT reasoning. CAPITAL decomposes the overall causal effect into two components: the influence of the input prompt on the reasoning chains, and the impact of those chains on the final output. These components are estimated using encoder-based clustering and the NWGM approximation, with a contrastive learning objective used to better align the encoder's representation with the LLM's reasoning space. Experiments on benchmark ISA datasets with three LLMs demonstrate that CAPITAL consistently outperforms strong prompting baselines in both accuracy and robustness, particularly under adversarial conditions. This work offers a principled approach to integrating causal inference into LLM prompting and highlights its benefits for bias-aware sentiment reasoning. The source code and case study are available at: https://github.com/whZ62/CAPITAL.