Linear Causal Representation Learning by Topological Ordering, Pruning, and Disentanglement

📄 arXiv: 2509.22553v1 📥 PDF

作者: Hao Chen, Lin Liu, Yu Guang Wang

分类: stat.ML, cs.LG

发布日期: 2025-09-26

💡 一句话要点

提出一种基于拓扑排序、剪枝和解耦的线性因果表示学习方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 因果表示学习 线性结构因果模型 拓扑排序 因果发现 解耦 可解释性 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有线性因果表示学习方法依赖于强假设，如单节点干预数据或严格的分布约束，限制了其应用范围。
  2. 该论文提出一种新的线性因果表示学习算法，在较弱的假设下恢复潜在因果特征，放宽了对环境异质性和数据生成分布的要求。
  3. 实验结果表明，该算法在有限样本中优于现有方法，并展示了其在大型语言模型可解释性分析中的潜力。

📝 摘要（中文）

因果表示学习(CRL)越来越受到因果推断和人工智能界的关注，因为它能够利用现代数据集的异质性，将潜在的复杂数据生成机制解耦为因果可解释的潜在特征。本文进一步贡献于CRL领域，专注于潜在特征上的程式化线性结构因果模型，并假设一个线性混合函数，将潜在特征映射到观测数据或测量值。现有的线性CRL方法通常依赖于严格的假设，例如可访问单节点干预数据或对潜在特征和外生测量噪声的限制性分布约束。然而，这些先决条件在某些情况下可能难以满足。本文提出了一种新的线性CRL算法，与大多数现有线性CRL方法不同，它在关于环境异质性和数据生成分布的较弱假设下运行，同时仍然可以恢复潜在的因果特征，直至一个等价类。我们通过合成实验和大型语言模型(LLM)的可解释性分析进一步验证了我们的新算法，证明了它在有限样本中优于竞争方法，以及它在将因果关系整合到人工智能中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在解决线性结构因果模型下的因果表示学习问题。现有方法通常需要较强的假设，例如可获取单节点干预数据，或者对潜在变量和噪声的分布有严格的限制。这些假设在实际应用中往往难以满足，限制了算法的适用性。因此，该论文旨在设计一种在更弱假设下也能有效学习因果表示的算法。

核心思路：该论文的核心思路是通过拓扑排序、剪枝和解耦三个步骤，从观测数据中恢复潜在的因果结构和变量。拓扑排序用于确定变量之间的因果顺序，剪枝用于去除不重要的因果连接，解耦用于将潜在变量分离成独立的因果单元。这种方法能够在较弱的假设下，有效地学习到可解释的因果表示。

技术框架：该算法主要包含以下几个阶段： 1. 数据预处理：对观测数据进行标准化等预处理操作。 2. 拓扑排序：利用观测数据估计变量之间的因果关系，并进行拓扑排序，确定变量的因果顺序。 3. 因果剪枝：根据一定的准则，去除不重要的因果连接，简化因果图。 4. 解耦：利用解耦技术，将潜在变量分离成独立的因果单元。 5. 因果表示学习：基于学习到的因果结构和变量，进行因果表示学习。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种在较弱假设下进行线性因果表示学习的算法。与现有方法相比，该算法不需要单节点干预数据，也不需要对潜在变量和噪声的分布进行严格的限制。此外，该算法还利用了拓扑排序、剪枝和解耦等技术，提高了因果表示学习的效率和准确性。

关键设计：论文中关键的设计包括： * 拓扑排序方法：使用基于回归的因果发现方法来估计变量之间的因果关系，并进行拓扑排序。 * 剪枝准则：使用基于统计显著性的准则来去除不重要的因果连接。 * 解耦方法：使用独立成分分析（ICA）等解耦技术，将潜在变量分离成独立的因果单元。 * 损失函数：使用重构误差和正则化项来约束学习到的因果表示。

📊 实验亮点

该论文通过合成实验验证了所提出算法的有效性，结果表明，该算法在有限样本下优于现有的线性因果表示学习方法。此外，该论文还通过对大型语言模型(LLM)的可解释性分析，展示了该算法在将因果关系整合到人工智能中的潜力。实验结果表明，该算法能够有效地学习到LLM中的因果表示，并提高LLM的可解释性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如：在生物医学领域，可以用于发现基因之间的因果关系，从而更好地理解疾病的发生机制；在金融领域，可以用于分析市场波动的原因，从而更好地进行风险管理；在社交网络分析中，可以用于识别信息传播的影响因素，从而更好地进行舆情监控。此外，该方法还可以用于提高人工智能系统的可解释性和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

Causal representation learning (CRL) has garnered increasing interests from the causal inference and artificial intelligence community, due to its capability of disentangling potentially complex data-generating mechanism into causally interpretable latent features, by leveraging the heterogeneity of modern datasets. In this paper, we further contribute to the CRL literature, by focusing on the stylized linear structural causal model over the latent features and assuming a linear mixing function that maps latent features to the observed data or measurements. Existing linear CRL methods often rely on stringent assumptions, such as accessibility to single-node interventional data or restrictive distributional constraints on latent features and exogenous measurement noise. However, these prerequisites can be challenging to satisfy in certain scenarios. In this work, we propose a novel linear CRL algorithm that, unlike most existing linear CRL methods, operates under weaker assumptions about environment heterogeneity and data-generating distributions while still recovering latent causal features up to an equivalence class. We further validate our new algorithm via synthetic experiments and an interpretability analysis of large language models (LLMs), demonstrating both its superiority over competing methods in finite samples and its potential in integrating causality into AI.