27、自然语言处理中的因果推理：从文本数据到模型优化

自然语言处理中的因果推理：从文本数据到模型优化

1. 文本数据的因果推理

在科学研究中，随机对照试验（RCTs）常被用于估计变量间的因果效应。然而，RCTs存在成本高和伦理问题，处理像文本这样的高维非结构化数据时，由于文本中变量相互纠缠，RCTs变得更具挑战性。相比之下，从观测数据估计因果效应是一种更具成本效益且符合伦理的方法，正受到越来越多的关注。

1.1 研究类型

根据研究兴趣，利用文本数据进行因果推理的研究可分为两类：
- 变量为语言属性 ：旨在找到特定目标下有效呈现文本的方式。例如，政治候选人如何展示个人背景以吸引选民，电商企业如何撰写产品描述以吸引顾客。
- 变量为非语言但与文本相关 ：准确估计因果效应。比如，性别对在线论坛帖子受欢迎程度的影响，审查对未来发帖率的影响。此外，文本数据可作为传统因果推理问题中的代理变量，如通过社交媒体帖子推断职业。

1.2 面临挑战

在上述情况下估计因果效应，研究者需克服两个挑战：
- 想象反事实世界 ：这是因果推理领域的常见问题。
- 处理高维文本 ：需要找到能保留相关因果关系的低维文本表示。但文本中的语言变量可能与其他变量相互纠缠，因此进行因果推理时需要假设，且文本表示应考虑变量间的假设关系，否则会导致因果效应估计偏差。

1.3 NLP方法分类

自然语言处理（NLP）的发展为将高维文本数据转换为低维数据提供了有前景的方法。根据文本在因果图中的不同作用假设，