29、因果推断与自然语言处理：挑战与机遇

因果推断与自然语言处理：挑战与机遇

1. 反事实样本生成方法

在自然语言处理（NLP）中，反事实样本的生成对于因果推断至关重要。目前主要有以下三种生成反事实样本的方法：
- 人工修改 ：由人工标注者对文本进行细微调整，在不影响标签的前提下改变标签。这种方法能产生高质量的反事实样本，但标注成本较高。
- 基于规则的修改 ：将文本中特定类型的对象词汇替换为另一种类型的词汇。该方法成本较低，但可能导致文本不自然。
- 自动生成反事实样本 ：利用预训练模型（如GPT - 2）进行词汇替换和属性编辑等操作来生成反事实样本。这种方法更具成本效益，生成的文本也更流畅，但文本生成仍是一项具有挑战性的任务，生成文本中属性编辑的准确性和语义保真度不确定。

以下是这三种方法的对比表格：
| 方法 | 优点 | 缺点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 人工修改 | 样本质量高 | 标注成本高 |
| 基于规则的修改 | 成本低 | 文本不自然 |
| 自动生成 | 成本效益高，文本流畅 | 准确性和语义保真度不确定 |

2. 明确回答“如果……会怎样”的问题

反事实数据增强的主要目的是帮助模型识别因果模式以进行决策，但并不直接回答“如果……会怎样”的问题。然而，近期研究表明，反事实层面的模型具备回答此类问题的能力。为了实现这一目标，构建了专门的问答（QA）数据集，例如WIQA和Tat - QA。
- WIQA ：由程序文本