🔗 因果推理

💬 ACL2025 · 共 4 篇

CausalRAG: Integrating Causal Graphs into Retrieval-Augmented Generation

提出 CausalRAG，将因果图集成到 RAG 的检索过程中——从文档构建文本图并识别因果关系，在查询时通过因果路径发现和因果摘要生成来检索上下文，在文档问答中显著提升上下文精度（92.86%）和检索召回率。

IRIS: An Iterative and Integrated Framework for Verifiable Causal Discovery

提出 IRIS 框架——仅需一组初始变量名作为输入，即可自动检索文档、提取变量值构建结构化数据、通过混合因果发现（GES 统计算法 + LLM 因果关系验证）构建因果图，并通过缺失变量提议组件迭代扩展变量集合，放松了传统方法的无环和因果充分性假设，在 Cancer、Diabetes、Obesity、ADNI、Insurance 等 6 个数据集上 F1 全面超越 0-shot/CoT/RAG 基线。

On the Reliability of Large Language Models for Causal Discovery

利用开源 LLM（OLMo、BLOOM）可访问的预训练语料库，实证验证了"因果鹦鹉"假说——LLM 识别因果关系的能力与预训练数据中该关系的出现频率高度相关（Spearman r=0.9），且错误因果关系的存在和上下文变化都会显著影响预测可靠性。

Reasoning is All You Need for Video Generalization: A Counterfactual Benchmark with Sub-question Evaluation

提出 COVER（COunterfactual VidEo Reasoning），一个多维度视频反事实推理 benchmark，将评估任务按抽象-具体和感知-认知两个维度分为四象限共 13 类任务，并通过将复杂问题分解为子问题（必要条件）来揭示——子问题准确率与反事实推理能力强相关，提升推理能力是改善视频理解鲁棒性的关键。