Jul, 2024

从非结构化自然语言数据进行端到端因果效应估计

TL;DR通过使用大型语言模型(LLMs)对大量多样的观察性文本数据进行挖掘,我们介绍了一种能够在适当的因果假设下以较低成本提供因果效应估计的新型因果效应估计器 NATURAL,并针对六个观测数据集进行了系统评估,结果表明 NATURAL 能够产生与真实对照组接近的因果效应估计,从而揭示出结构化文本数据作为因果效应信息的丰富来源,NATURAL 开启了自动化挖掘这一资源的先导步骤。