[论文解读] Using Text Embeddings for Causal Inference.

Victor Veitch, Dhanya Sridhar+1 more|arXiv (Cornell University)|May 29, 2019

Topic Modeling参考文献 9被引用 13

一句话总结

本文提出使用基于深度语言模型的文本嵌入，以实现从高维文本数据中进行因果推断，重点在于识别对处理和结果均具有预测性的低维表示。该方法在论文录用和论坛帖子受欢迎程度的观察性研究中实现了准确的因果调整，具备理论保证和实证验证。

ABSTRACT

We address causal inference with text documents. For example, does adding a theorem to a paper affect its chance of acceptance? Does reporting the gender of a forum post author affect the popularity of the post? We estimate these effects from observational data, where they may be confounded by features of the text such as the subject or writing quality. Although the text suffices for causal adjustment, it is prohibitively high-dimensional. The challenge is to find a low-dimensional text representation that can be used in causal inference. A key insight is that causal adjustment requires only the aspects of text that are predictive of both the treatment and outcome. Our proposed method adapts deep language models to learn low-dimensional embeddings from text that predict these values well; these embeddings suffice for causal adjustment. We establish theoretical properties of this method. We study it empirically on semi-simulated and real data on paper acceptance and forum post popularity. Code is available at this https URL.

研究动机与目标

• 解决由文本特征（如主题或质量）驱动的文本型观察性研究中的因果推断问题。
• 通过学习低维嵌入来克服原始文本在因果调整中的高维性。
• 开发一种方法，仅捕捉对处理和结果均具有预测性的文本方面，以实现有效的混杂控制。
• 建立所提出的基于嵌入的因果推断方法的理论性质。
• 在涉及论文录用和论坛帖子受欢迎程度的半模拟数据和真实世界数据上对方法进行实证验证。

提出的方法

• 该方法使用深度语言模型学习能够预测处理变量和结果变量的低维文本嵌入。
• 嵌入通过在处理和结果上均最大化预测性能进行训练，重点关注与混杂相关的特征。
• 学习到的嵌入作为下游模型中因果调整的充分统计量。
• 该方法确保仅保留对处理和结果均具有预测性的文本特征，从而减少混杂偏差。
• 理论分析在温和的正则性条件下建立了一致性和渐近正态性。
• 该方法采用两阶段框架：首先学习嵌入，然后将嵌入作为协变量用于标准因果推断。

实验结果

研究问题

• RQ1 文本嵌入能否有效捕捉高维文本数据中的混杂因素，以支持因果推断？
• RQ2 使用同时预测处理和结果的嵌入，是否相比原始文本或标准NLP特征能改善因果效应估计？
• RQ3 在已知处理效应的半模拟环境中，所提出的嵌入表现如何？
• RQ4 该方法在涉及论文录用和论坛帖子受欢迎程度的真实世界数据上的实证表现如何？
• RQ5 该嵌入方法的理论性质在现实的数据生成过程中是否保持不变？

主要发现

• 与使用原始文本或标准嵌入的模型相比，所提出的方法在因果效应估计方面显著提升。
• 嵌入有效捕捉了主题内容和写作质量等混杂因素，从而降低了处理效应估计的偏差。
• 真实数据的实证结果表明，该方法能检测到有意义的因果效应，例如定理包含对论文录用的影响。
• 在半模拟实验中，该方法以高精度和低均方误差恢复了已知的处理效应。
• 理论分析证实，在温和的正则性条件下，嵌入具有一致性和渐近正态性。
• 代码和结果公开可用，支持可复现性并便于进一步基准测试。