Bridging Causal Discovery and Large Language Models

828 篇文章

已下架不支持订阅

本文调查了大型语言模型(LLM)如GPT-4在因果发现(CD)任务中的应用,分析了LLM增强传统CD方法的潜力与挑战,并提出了未来的研究方向。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

本文是LLM系列文章,针对《Bridging Causal Discovery and Large Language Models: A Comprehensive Survey of Integrative Approaches and Future Directions》的翻译。

连接因果发现和大型语言模型:集成方法和未来方向的综合综述

摘要

因果发现(CD)和大型语言模型(LLM)代表了两个新兴的研究领域,对人工智能具有重要意义。尽管它们有着不同的起源——CD专注于从数据中揭示因果关系,LLM专注于处理和生成类人文本——但这些领域的融合为理解复杂系统提供了新的见解和方法。本文对LLM(如GPT-4)与CD任务的集成进行了全面的调查。我们系统地回顾和比较了利用LLM执行各种CD任务的现有方法,并强调了它们对元数据和自然语言的创新使用,以推断因果结构。我们的分析揭示了LLM在增强传统CD方法和作为一名不完美的专家方面的优势和潜力,以及当前实践中固有的挑战和局限性。此外,我们发现了文献中的空白,并提出了未来的研究方向,旨在充分利用LLM在因果关系研究中的潜力。据我们所知,这是第一次对LLM和CD之间的协同作用进行统一和详细的研究,为该领域的未来发展奠定了基础。

1 引言

2 背景

3 问题定义

### Collective Opinion Spam Detection Dataset 在机器学习和数据分析领域,针对集体意见垃圾邮件检测的研究通常依赖于综合评论网络和元数据的数据集。这些数据集不仅包含了用户的评价内容,还可能包括用户的行为模式、时间戳以及商品的相关属性等信息[^1]。 一种常见的方法是从原始文本中提取特征矩阵,并将其转换为适合机器学习模型的形式。例如,可以采用TF-IDF(词频-逆文档频率)技术或将文本嵌入到向量空间中的方式来处理评论的内容部分[^2]。此外,为了更好地捕捉社交网络结构的影响,还可以引入图分析的方法,通过构建用户-项目交互图来揭示潜在的关系模式。 尽管具体公开可用的“Collective Opinion Spam Detection”综合性数据集较少提及,但以下几个方向可以帮助研究者找到合适的资源: 1. **Yelp Open Dataset**: Yelp 提供了一个开放数据集合,其中涵盖了大量商家及其收到的真实客户反馈记录。此数据集中除了文字描述外还有关于投票数、星级评分等多个维度的信息可供挖掘。 2. **Amazon Reviews Dataset**: Amazon 的产品评论数据库也是另一个广泛使用的选项之一。它提供了丰富的历史交易详情与买家留下的主观看法相结合的机会,非常适合用来训练识别虚假宣传或者恶意差评的算法模型。 以下是加载并初步探索此类数据的一个简单 Python 脚本示例: ```python import pandas as pd # 假设我们正在读取一个CSV文件形式存储的亚马逊书评数据 df = pd.read_csv('amazon_book_reviews.csv') print(df.head()) # 查看前几行数据了解其基本构成 ``` 上述代码片段展示了如何利用 Pandas 库快速导入 CSV 文件格式保存下来的样本资料表单,并打印出头部若干条目以便直观感受整体布局情况。 #### 数据预处理建议 对于任何选定的实际应用案例而言,在正式建模之前都需要经历一系列必要的准备工作阶段,比如缺失值填补策略的选择、异常点剔除标准的确立等等。同时也要注意保护个人隐私安全不被泄露出去。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

UnknownBody

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值