利用生成性人工智能进行因果表示学习：文本作为处理的应用
该论文提出了一种基于因果效应的文本嵌入学习方法，通过有监督降维和有效的文本特征筛选建立起高效的低维表示，使得足够保留有关因果关系的信息，通过实验验证了该方法相比其它文本嵌入方法更能提高因果效应评估的准确性和效率，并通过具体案例分析论证了该方法的实际应用价值。
May, 2019
该研究是一项针对自然语言处理中的因果关系研究，旨在提供因果推理与语言处理的交叉研究概述，并介绍了文本统计学方面的挑战和机遇，以及如何利用因果推理来提高NLP模型的健壮性，公平性和可解释性。
Sep, 2021
本综述介绍了结构因果模型和深度生成模型相结合的因果深度生成模型的最新研究进展，详细讨论了其分类、生成类型和引入因果性的方法，探讨了该领域未来的研究方向。
Jan, 2023
本文探讨了在因果推断和治疗效果估计中使用非结构化多模态数据（即文本和图像）的方法。我们提出了一种适应双机器学习（DML）框架，特别是部分线性模型的神经网络架构。我们还提出了一种新方法来生成半合成数据集，以评估在存在文本和图像混淆因素的情况下因果效应估计的性能。所提出的方法和架构在半合成数据集上进行了评估，并与标准方法进行了比较，突显了直接使用文本和图像进行因果研究的潜在好处。我们的研究结果对经济学、市场营销、金融、医学和数据科学等领域的研究人员和实践者在使用非传统数据估计因果数量方面具有重要意义。
Feb, 2024
使用生成性人工智能从因果图生成文本描述的能力得到了实证调查，发现相对于基于事实的图形，因果文本描述在零-shot设置下更难生成，但使用少量示例进行模型训练与通过大型策划数据集进行微调获得类似的性能。
Mar, 2024
因果推断在捕捉变量之间的因果关系方面显示出在增强自然语言处理模型的预测准确性、公平性、鲁棒性和解释性方面的潜力。生成大型语言模型在通过其先进的推理能力显著影响各种自然语言处理领域的同时，这篇综述从因果的角度对生成大型语言模型进行评估和改进，从而理解和提高生成大型语言模型的推理能力，解决公平性和安全性问题，提供解释支持，并处理多模态数据。与此同时，生成大型语言模型强大的推理能力可以推动因果推断领域的发展，帮助发现因果关系和因果效应估计。本综述旨在探索因果推断框架和生成大型语言模型之间的相互作用，强调它们共同潜力以进一步开发更高级、更公平的人工智能系统。
Mar, 2024
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。
Jul, 2024
本研究探讨了因果推断在医学和经济学等多个领域的挑战，并指出传统方法的局限性。通过评估大型语言模型（LLMs）在因果推断任务中的应用，本文总结了主要的因果问题和方法，并讨论了其潜在影响，指出LLMs在推动因果推断方法学进步中的重要角色。
Sep, 2024
本研究解决了因果机器学习中从观察数据准确估计异质治疗效果的难题，尤其是当混杂因素嵌入文本时。通过合成数据实验，我们提出使用预训练文本表示的学习者在充分数据条件下能显著改善条件平均治疗效果（CATE）的估计。研究发现文本嵌入的复杂性限制了这些模型的表现，但同时也展现了其在因果推断中的潜力和未来研究的广阔空间。
Sep, 2024