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因果推断广泛应用于社会科学，以分析特定治疗的影响。因果推理工具依赖于事先发现基本因果图，这是一个称为因果发现的过程。传统上，构建因果图取决于专家领域知识。但是，嵌入大型语言模型（LLMS）中的丰富知识提供了一种有希望的选择。尽管如此，仅LLMS在推断完整的因果图方面的表现很差，这主要是因为它们无法说明因果图的定向无环性。为了解决这一限制，我们提出了一种新颖的方法，将LLM与统计因果发现算法相结合，以更好地利用LLM的专家样能力。实验结果表明，所提出的方法显着提高了因果序的准确性，并有效地减少了下游因果效应估计任务中的错误。
利用llms进行因果推理和发现
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