从文本中抽取因果主张：探究逆因果主张
计算与语言
2026-01-08 v2 机器学习
摘要
许多因果主张，如“糖会导致超活跃”，都可能被争议或过时。然而，针对从文本中抽取因果关系的研究几乎完全忽略了逆因果主张。为弥合这一差距，我们对从文本中抽取因果关系的文献进行了彻底的综述，收集了因果主张的语言实现形式的 extensive inventory，并开发了严格的注释指南，明确包含逆因果语言。我们还指出，逆因果主张是因果推理的组成部分。基于我们的指南，我们构建了一个新数据集，包含 1028 个因果主张、952 个逆因果主张和 1435 个非因果语句，实现了显著的注释者间一致性（Kappa = 0.74）。在我们的实验中，仅在因果主张上训练的前沿模型在误分类逆因果主张方面比在我们的数据集上训练的模型错误超过 10 倍。
引用
@article{arxiv.2510.08224,
title = {Investigating Counterclaims in Causality Extraction from Text},
author = {Tim Hagen and Niklas Deckers and Felix Wolter and Harrisen Scells and Martin Potthast},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.08224},
year = {2026}
}