Event Causality Identification with Synthetic Control

📄 arXiv: 2509.18156v1 📥 PDF

作者: Haoyu Wang, Fengze Liu, Jiayao Zhang, Dan Roth, Kyle Richardson

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-16

期刊: EMNLP 2024

DOI: 10.18653/v1/2024.emnlp-main.103

💡 一句话要点

利用合成控制法识别事件因果关系，提升文本因果关系判定的鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 事件因果关系识别 合成控制 鲁宾因果模型 文本嵌入 反事实推理

📋 核心要点

  1. 传统事件因果关系识别方法依赖语言模式和多跳推理，易受文本中非正式因果关系表达和虚假推理的影响。
  2. 论文提出利用合成控制方法，通过文本嵌入合成和反演技术，为事件主角构建一个“合成双胞胎”，模拟反事实推理。
  3. 实验表明，该方法在COPES-hard基准测试中，相比包括GPT-4在内的现有方法，能够更鲁棒地识别因果关系。

📝 摘要（中文）

事件因果关系识别（ECI）旨在从文本中提取事件间的因果关系，对于区分因果关系和相关性至关重要。传统ECI方法主要依赖语言模式和多跳关系推理，但易受非正式因果用法和虚假图推理的影响，导致错误因果关系识别。本文采用鲁宾因果模型来识别事件因果关系：将时间上先发生的事件视为处理，后发生的事件视为观察到的结果。确定它们之间的因果关系涉及操纵处理并估计结果可能性产生的变化。由于在文本领域只能概念性地实现操纵，因此我们尝试从现有语料库中为主角找到一个“双胞胎”，这个“双胞胎”在处理前与主角有相同的生活经历，但接受了不同的处理干预。然而，找到这样一个匹配项的实际困难限制了其可行性。为了解决这个问题，我们利用文本嵌入合成和反演技术，使用合成控制方法从相关的历史数据中生成这样一个“双胞胎”。实验表明，与包括GPT-4在内的先前方法相比，该方法能够更稳健地识别因果关系，并在因果关系基准COPES-hard上得到了验证。

🔬 方法详解

问题定义：事件因果关系识别（ECI）旨在判断文本中两个事件是否存在因果关系。现有方法，如基于语言模式和多跳关系推理的方法，容易受到文本中非正式的因果关系表达以及虚假图推理的影响，导致误判。因此，需要一种更鲁棒的方法来区分真正的因果关系和相关性。

核心思路：论文的核心思路是借鉴鲁宾因果模型，通过模拟反事实推理来判断因果关系。具体来说，将第一个事件视为“处理”，第二个事件视为“结果”，判断因果关系的关键在于，如果改变“处理”，是否会影响“结果”的发生。由于无法直接在文本中操纵事件，因此论文尝试为事件主角找到一个“合成双胞胎”，该“双胞胎”在“处理”前与主角经历相同，但在“处理”上有所不同，通过比较两者的“结果”来推断因果关系。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1. 事件表示：将文本中的事件表示为向量嵌入。2. 合成控制：利用文本嵌入合成和反演技术，从历史数据中为目标事件主角构建一个“合成双胞胎”。这个“双胞胎”在“处理”前与主角的经历尽可能相似，但在“处理”上有所不同。3. 因果推断：比较主角和“合成双胞胎”在“处理”后的“结果”，如果两者差异显著，则认为存在因果关系。

关键创新：该方法最重要的创新在于将合成控制方法引入到事件因果关系识别任务中。与传统方法不同，该方法不依赖于语言模式或多跳推理，而是通过构建反事实场景来模拟因果推断，从而更鲁棒地识别因果关系。

关键设计：论文的关键设计包括：1. 文本嵌入合成：使用预训练的语言模型（如BERT）生成事件的向量表示。2. 合成控制模型：设计一个模型，用于从历史数据中选择合适的样本，并合成一个与目标事件主角相似的“合成双胞胎”。具体的合成方法可能涉及加权平均或其他更复杂的策略。3. 因果效应评估：设计一个指标来衡量主角和“合成双胞胎”在“处理”后的“结果”差异，从而判断是否存在因果关系。具体的指标可能包括余弦相似度、欧氏距离等。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在COPES-hard因果关系基准测试中，优于包括GPT-4在内的现有方法。具体性能提升数据未知，但摘要强调了该方法在鲁棒性方面的优势，表明其能够更准确地识别复杂的因果关系。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于信息抽取、知识图谱构建、智能问答等领域。通过准确识别事件间的因果关系，可以提高信息检索的准确性和效率，增强知识图谱的推理能力，并为智能问答系统提供更可靠的答案。未来，该方法有望在医疗诊断、金融风险评估等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Event causality identification (ECI), a process that extracts causal relations between events from text, is crucial for distinguishing causation from correlation. Traditional approaches to ECI have primarily utilized linguistic patterns and multi-hop relational inference, risking false causality identification due to informal usage of causality and specious graphical inference. In this paper, we adopt the Rubin Causal Model to identify event causality: given two temporally ordered events, we see the first event as the treatment and the second one as the observed outcome. Determining their causality involves manipulating the treatment and estimating the resultant change in the likelihood of the outcome. Given that it is only possible to implement manipulation conceptually in the text domain, as a work-around, we try to find a twin for the protagonist from existing corpora. This twin should have identical life experiences with the protagonist before the treatment but undergoes an intervention of treatment. However, the practical difficulty of locating such a match limits its feasibility. Addressing this issue, we use the synthetic control method to generate such a twin' from relevant historical data, leveraging text embedding synthesis and inversion techniques. This approach allows us to identify causal relations more robustly than previous methods, including GPT-4, which is demonstrated on a causality benchmark, COPES-hard.