概要: 気候変動を理解するには、複雑な因果ネットワークに対して推論する必要があります。しかし、既存の因果発見データセットの多くは、明示的で直接的な因果関係を主として捉えています。私たちは、科学と政策のための気候レポートから得られる高次の因果構造を、専門家が手作業で注釈したデータセットである ClimateCause を導入します。これには、暗黙的および入れ子になった因果関係が含まれます。原因と結果の表現は正規化され、グラフ構築を容易にするために個々の因果関係へと分解・切り離しされます。さらに、原因と結果の相関、関係タイプ、そして時空間的文脈に対して、それぞれ独自の注釈を付与します。加えて、ClimateCause が、ある記述の背後にある因果グラフの意味的複雑性に基づいて読みやすさを定量化する上で有用であることを示します。最後に、大規模言語モデルを相関推論および因果連鎖推論でベンチマークした結果、後者が主要な課題であることが明らかになります。
ClimateCause：気候レポートにおける複雑で暗黙的な因果構造
arXiv cs.CL / 2026/4/17
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要点
- 本論文では、気候変動理解に必要な複雑な高次因果構造を捉えるための新しい専門家アノテーション・データセット「ClimateCause」を提案します。
- 原因—結果の表現を正規化・分解して個々の因果関係に整理し、相関（相関の有無など）や関係タイプ、さらに時空間コンテキストといったメタデータを付与してグラフ構築を支える設計になっています。
- ClimateCauseを用いることで、因果グラフのセマンティックな複雑さに基づいて、気候文の読みやすさを定量化できることを示しています。
- 大規模言語モデルによるベンチマークでは、相関推定よりも因果チェーン推論のほうが主要な難題であることが示唆されています。
- 全体として、気候変動の理解および科学から政策への伝達を目的に、因果推論をより適切に評価・改善することを狙っています。
