知识图谱与大模型驱动的因果推理进展综述

本文综述了面向知识图谱和大语言模型的因果关系推断领域的发展。近几十年来，因果关系推断作为统计学、计算机科学、教育、公共政策和经济学等多个学科的核心研究议题，传统的研究方法主要集中在样本观测数据和文本分析上。然而，随着知识图谱和大语言模型的兴起，这些新兴技术为因果关系推断带来了新的视角和挑战。 文章首先对因果关系推断的基本概念进行了概述，强调了它在理解世界、决策制定以及解决复杂问题中的重要性。然后，根据研究对象的不同，将因果推断方法分为四大类：样本观测数据驱动、文本数据驱动、基于知识图谱的方法和结合大语言模型的方法。对于每一种方法，作者深入剖析了它们的问题定义，如潜在因果变量的识别、干预效应的估计等，讨论了解决策略和技术，并指出了各自的优点和局限性。 针对知识图谱，文章介绍了如何利用其丰富的结构化信息来辅助因果关系的推断，比如通过图上的节点属性和边关系挖掘潜在因果路径。大语言模型，尤其是预训练语言模型，因其强大的自然语言处理能力，被用于理解文本中的因果线索和生成因果假设。作者探讨了这些模型在因果推断中的应用，如利用生成式模型生成潜在因果机制，或通过推理和对话来增强因果解释的可解释性。 效率和成本是衡量不同方法的重要标准，作者对比分析了各种方法的计算复杂度、数据需求和可扩展性。知识图谱和大语言模型的结合被认为具有巨大的潜力，能够提高因果推断的准确性和效率，但同时也面临着数据融合、模型解释性和隐私保护等方面的挑战。 文章的结尾部分展望了未来的研究趋势，包括更深度的模型融合、因果推理与多模态数据的整合、以及如何利用强化学习等技术优化因果关系推断过程。本文为因果关系推断领域的研究者提供了一个全面的视角，展示了知识图谱和大语言模型在这一领域中的重要角色，并鼓励进一步探索这两者的协同作用以推动因果推断技术的进步。