Causality Elicitation from Large Language Models

📄 arXiv: 2603.04276v1 📥 PDF

作者: Takashi Kameyama, Masahiro Kato, Yasuko Hio, Yasushi Takano, Naoto Minakawa

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, econ.EM

发布日期: 2026-03-04

💡 一句话要点

提出一种从大型语言模型中提取因果关系假设的流程框架。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 因果关系提取 因果发现 事件提取 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有方法难以直接从LLM中提取可解释的因果关系，缺乏有效框架。
  2. 该方法通过文档采样、事件提取、事件聚类和因果发现，构建LLM的因果假设。
  3. 该方法提供了一个可检查的因果假设集合，便于分析LLM的潜在因果关系认知。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种从大型语言模型（LLMs）中提取因果关系的流程。该流程包括：(i) 从LLMs中采样关于给定主题的大量文档；(ii) 从每个文档中提取事件列表；(iii) 将不同文档中出现的事件分组为规范事件；(iv) 为每个文档构建关于规范事件的二元指示向量；(v) 使用因果发现方法估计候选因果图。该方法不保证真实世界的因果关系，而是提供了一个框架，用于呈现LLMs可能合理假设的因果假设集合，作为一个可检查的变量和候选图集合。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何从大型语言模型中提取因果关系的问题。现有方法难以直接从LLM的参数中提取因果知识，缺乏一个系统性的框架来探索LLM所蕴含的因果假设。因此，需要一种方法能够将LLM的知识转化为可解释的因果图。

核心思路：论文的核心思路是通过从LLM生成的大量文档中提取事件，并将这些事件组织成规范事件，然后利用因果发现算法来推断LLM所隐含的因果关系。这种方法将LLM视为一个知识库，通过分析其输出的文本来推断其内部的因果模型。这样设计的目的是为了将LLM的隐式知识显式化，并提供一个可检查的因果假设集合。

技术框架：该流程包含以下五个主要阶段： 1. 文档采样：从LLM中采样关于给定主题的大量文档。 2. 事件提取：从每个文档中提取事件列表。 3. 事件聚类：将不同文档中出现的事件分组为规范事件。 4. 二元向量构建：为每个文档构建关于规范事件的二元指示向量，表示该文档是否包含该事件。 5. 因果发现：使用因果发现方法（如PC算法、GES算法等）估计候选因果图。

关键创新：该方法的主要创新在于提供了一个完整的流程，将LLM的文本生成能力与因果发现算法相结合，从而能够从LLM中提取潜在的因果关系。与直接分析LLM参数的方法不同，该方法通过分析LLM的输出文本来推断其因果知识，更易于理解和解释。

关键设计： * 事件提取：具体采用何种事件提取方法（如基于规则、基于NER等）论文中未明确说明，需要根据具体应用场景选择。 * 事件聚类：如何定义事件之间的相似度，以及如何选择聚类算法，是影响最终结果的关键因素。论文中未明确说明具体聚类算法。 * 因果发现：选择合适的因果发现算法（如PC算法、GES算法等）需要考虑数据的特点和算法的假设。论文中未明确说明具体使用的因果发现算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文的主要贡献在于提出了一个从LLM中提取因果关系的通用框架，并将其转化为一个可检查的变量和候选图集合。虽然论文没有提供具体的性能数据，但该框架为后续研究提供了一个有价值的起点，可以用于探索LLM的因果推理能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如：知识图谱构建、智能问答系统、决策支持系统等。通过提取LLM中的因果关系，可以提升这些系统的推理能力和可解释性。此外，该方法还可以用于评估LLM的知识质量和一致性，发现LLM中存在的偏见和错误。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are trained on enormous amounts of data and encode knowledge in their parameters. We propose a pipeline to elicit causal relationships from LLMs. Specifically, (i) we sample many documents from LLMs on a given topic, (ii) we extract an event list from from each document, (iii) we group events that appear across documents into canonical events, (iv) we construct a binary indicator vector for each document over canonical events, and (v) we estimate candidate causal graphs using causal discovery methods. Our approach does not guarantee real-world causality. Rather, it provides a framework for presenting the set of causal hypotheses that LLMs can plausibly assume, as an inspectable set of variables and candidate graphs.