タグ: 因果グラフ

• SPARTAN: A Sparse Transformer Learning Local Causation [63.3]
  因果構造は、環境の変化に柔軟に適応する世界モデルにおいて中心的な役割を果たす。 本研究では,SPARse TrANsformer World Model(SPARTAN)を提案する。 オブジェクト指向トークン間の注意パターンに空間規則を適用することで、SPARTANは、将来のオブジェクト状態を正確に予測するスパース局所因果モデルを特定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 11 Nov 2024 11:42:48 GMT)
• 「Conceptually, we argue that in order to perform efficient adaptation, world models should be structured to reflect the underlying sparse causal structure of the observed dynamics, and that these structures should be local.」のもと、「we propose SPARTAN, a structured world model that jointly performs dynamics model learning and causal discovery.」とのこと。

• Language Models as Causal Effect Generators [44.8]
  制御可能な因果構造を持つ大規模言語モデル(LLM)に基づくデータ生成のためのフレームワークを提案する。 我々は、任意の言語モデルと有向非巡回グラフ(DAG)をシーケンス駆動構造因果モデル(SD-SCM)に変換する手順を定義する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 12 Nov 2024 18:50:35 GMT)
• こちらはLLM＋DAGでsequence-driven structural causal modelを作るアプローチ

因果グラフ＋LLMという話はとても興味深い。

• On the Causal Nature of Sentiment Analysis [98.4]
  感性分析(SA)は、製品レビューのようなテキストで表される感情を特定することを目的としている。 本稿では2つのタスクの組み合わせとしてSAを定式化する。 予測タスクでは,LLMの性能向上のために,サンプルの裏側にある因果関係のメカニズムを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 17 Apr 2024 04:04:34 GMT)
• causally-awareで心理学を考慮したセンチメント分析手法の提案、効果検証。「we have formulated the task of SA into a prediction problem and a causal discovery problem.」（SA = sentiment analysis）と対象の問題を理解・分解したうえでLLMに解かせるというのは実務上重要になっていきそう、というのと、causal promptというのも興味深い。

• Causal Inference Using LLM-Guided Discovery [34.0]
  グラフ変数(因果順序)に対する位相的順序は、因果効果の推論にのみ十分であることを示す。 本稿では,Large Language Models (LLMs) から因果順序を求める頑健な手法を提案する。 提案手法は発見アルゴリズムと比較して因果順序精度を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 23 Oct 2023 17:23:56 GMT)
• LLMを用いた因果推論のサポート、トリプルを作っていくアプローチで既存手法より性能が高いとのこと。
• Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Reasoning and Large Language Models: Opening a New Frontier for Causality (fugumt.com)でもあったが意外と相性が良い？