【ICML2022】ROCK: 关于常识因果关系的因果推理原则

常识性因果推理(CCR)的目的是在自然语言描述中确定一般人认为合理的合理原因和结果。尽管这一问题具有很大的学术和实践兴趣，但它仍然被缺乏一个合适的理论框架所笼罩;现有的工作通常完全依赖于深度语言模型，并且可能容易混淆共现现象。在经典因果原理的推动下，我们阐明了CCR的核心问题，并将观察性研究中的人类受试者与自然语言进行比较，从而将CCR引入到潜在结果框架中，这是对常识性任务的首次尝试。我们提出了一个新的框架ROCK来推理常识K(C)相关性的O(a)，它利用时间信号作为偶然监督，并使用类似于倾向评分的时间倾向来平衡混杂效应。ROCK的实现是模块化和零样本的，并展示了良好的CCR能力。