利用大语言模型估计文本干预的因果效应

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了在社交系统中定量文本干预效果的困难，尤其是在减少社交媒体帖子中的愤怒情绪对参与度的影响。提出的新方法CausalDANN能够处理复杂的文本数据，利用大语言模型进行文本转化，实现更为稳健的因果效应估计，进而帮助更好地理解人类行为和制定有效政策。

本研究探讨了如何从观察数据中准确估计异质治疗效果，特别是文本中的混杂因素。实验表明，预训练文本表示显著改善了CATE估计，但文本嵌入的复杂性限制了模型表现，显示了因果推断的潜力与研究空间。

CATE估计 因果机器学习 大语言模型 异质治疗效果 文本表示 混杂因素
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