ClimateCause: Complex and Implicit Causal Structures in Climate Reports

📄 arXiv: 2604.14856v1 📥 PDF

作者: Liesbeth Allein, Nataly Pineda-Castañeda, Andrea Rocci, Marie-Francine Moens

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-04-16

备注: Accepted to ACL 2026 [Findings]

💡 一句话要点

ClimateCause：构建气候报告因果关系数据集，用于提升模型气候变化理解能力

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 气候变化 因果关系 数据集 自然语言处理 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有因果发现数据集主要关注显式因果关系，忽略了气候报告中普遍存在的隐式和嵌套因果关系。
  2. ClimateCause数据集通过专家标注，提供了气候报告中高阶因果结构的全面表示，包含隐式和嵌套因果关系。
  3. 实验表明，该数据集可用于量化可读性，并揭示了大型语言模型在因果链推理方面的不足。

📝 摘要（中文）

理解气候变化需要对复杂的因果网络进行推理。然而，现有的因果发现数据集主要捕获显式的、直接的因果关系。我们推出了ClimateCause，这是一个由专家手动标注的、来自科学政策气候报告的高阶因果结构数据集，包括隐式和嵌套的因果关系。因果表达式被规范化并分解为单独的因果关系，以方便图的构建，并对因果相关性、关系类型和时空背景进行独特的注释。我们进一步证明了ClimateCause在量化基于语句底层因果图的语义复杂性的可读性方面的价值。最后，对大型语言模型在相关性推断和因果链推理方面的基准测试表明，后者是一个关键挑战。

🔬 方法详解

问题定义：现有因果发现数据集主要关注显式和直接的因果关系，无法有效处理气候报告中复杂的、高阶的因果结构，例如隐式和嵌套的因果关系。这限制了模型对气候变化及其影响的深入理解。现有方法难以捕捉因果关系的时空背景和不同类型，阻碍了对气候变化报告的全面分析。

核心思路：ClimateCause数据集的核心思路是通过专家手动标注，构建一个包含显式、隐式和嵌套因果关系的高质量数据集。通过规范化因果表达式并将其分解为单独的因果关系，方便构建因果图。同时，对因果关系的相关性、类型和时空背景进行注释，从而提供更丰富的语义信息。

技术框架：ClimateCause数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 从科学政策气候报告中提取文本；2) 由领域专家对文本中的因果关系进行标注，包括显式、隐式和嵌套的因果关系；3) 对标注的因果表达式进行规范化和分解，将其转化为单独的因果关系；4) 对每个因果关系进行注释，包括因果相关性、关系类型和时空背景；5) 构建因果图，并将其用于量化可读性和评估大型语言模型的因果推理能力。

关键创新：ClimateCause数据集的关键创新在于：1) 专注于气候报告中复杂的高阶因果结构，包括隐式和嵌套的因果关系；2) 提供全面的因果关系注释，包括因果相关性、关系类型和时空背景；3) 将因果表达式规范化并分解为单独的因果关系，方便构建因果图；4) 将数据集应用于量化可读性和评估大型语言模型的因果推理能力。

关键设计：数据集的标注指南经过精心设计，以确保标注的一致性和准确性。专家团队接受了专门的培训，以识别和标注不同类型的因果关系。数据集的规模和多样性使其能够有效地训练和评估大型语言模型的因果推理能力。具体参数设置和损失函数的使用取决于下游任务，例如因果关系抽取和因果链推理。

📊 实验亮点

ClimateCause数据集被用于评估大型语言模型在相关性推断和因果链推理方面的能力。实验结果表明，大型语言模型在相关性推断方面表现良好，但在因果链推理方面面临挑战，表明需要进一步研究和改进大型语言模型的因果推理能力。该数据集为评估和改进大型语言模型的气候变化理解能力提供了一个有价值的资源。

🎯 应用场景

ClimateCause数据集可应用于多个领域，包括：1) 提升大型语言模型对气候变化报告的理解能力；2) 自动构建气候变化知识图谱；3) 量化气候变化报告的可读性，使其更易于理解；4) 辅助决策者制定更有效的气候政策。该数据集有助于推动气候变化研究和应对工作。

📄 摘要（原文）

Understanding climate change requires reasoning over complex causal networks. Yet, existing causal discovery datasets predominantly capture explicit, direct causal relations. We introduce ClimateCause, a manually expert-annotated dataset of higher-order causal structures from science-for-policy climate reports, including implicit and nested causality. Cause-effect expressions are normalized and disentangled into individual causal relations to facilitate graph construction, with unique annotations for cause-effect correlation, relation type, and spatiotemporal context. We further demonstrate ClimateCause's value for quantifying readability based on the semantic complexity of causal graphs underlying a statement. Finally, large language model benchmarking on correlation inference and causal chain reasoning highlights the latter as a key challenge.