Causal graph extraction from news: a comparative study of time-series causality learning techniques
Notice bibliographique
Résumé
Causal graph extraction from news has the potential to aid in the understanding of complex scenarios. In particular, it can help explain and predict events, as well as conjecture about possible cause-effect connections. However, limited work has addressed the problem of large-scale extraction of causal graphs from news articles. This article presents a novel framework for extracting causal graphs from digital text media. The framework relies on topic-relevant variables representing terms and ongoing events that are selected from a domain under analysis by applying specially developed information retrieval and natural language processing methods. Events are represented as event-phrase embeddings, which make it possible to group similar events into semantically cohesive clusters. A time series of the selected variables is given as input to a causal structure learning techniques to learn a causal graph associated with the topic that is being examined. The complete framework is applied to the New York Times dataset, which covers news for a period of 246 months (roughly 20 years), and is illustrated through a case study. An initial evaluation based on synthetic data is carried out to gain insight into the most effective time-series causality learning techniques. This evaluation comprises a systematic analysis of nine state-of-the-art causal structure learning techniques and two novel ensemble methods derived from the most effective techniques. Subsequently, the complete framework based on the most promising causal structure learning technique is evaluated with domain experts in a real-world scenario through the use of the presented case study. The proposed analysis offers valuable insights into the problems of identifying topic-relevant variables from large volumes of news and learning causal graphs from time series.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».