English(EN) Leveraging Large Language Models for Causal Discovery: a Constraint-based, Argumentation-driven Approach

LLM通过新的论证框架增强因果发现

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-12 04:00

研究人员开发了一种新颖的因果发现方法，将大型语言模型（LLM）与基于因果假设的论证（ABA）框架相结合。该方法利用LLM作为不完美的专家，从变量名称和描述中提取语义结构先验，并将其与条件独立性证据相结合。在标准基准和合成图上的实验显示了最先进的性能，并且引入了一个新的评估协议来解决LLM在因果发现评估中的记忆偏见问题。 AI

影响这项研究可以提高因果推断的准确性和可解释性，影响那些依赖于理解因果关系的领域。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Zihao Li, Fabrizio Russo · 2026-08-12 04:00

利用大型语言模型进行因果发现：一种基于约束、驱动论证的方法

arXiv:2602.16481v2 Announce Type: replace Abstract: Causal discovery seeks to uncover causal relations from data, typically represented as causal graphs, and is essential for predicting the effects of interventions. While expert knowledge is required to construct principled causa…

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