DKCD: Descoberta Causal Aprimorada por Conhecimento de Domínio a partir de Dados Não Estruturados

arXiv:2607.09348v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: A descoberta causal a partir de dados não estruturados é uma tarefa desafiadora, porém pouco explorada, em domínios que exigem alta especialização, como saúde, finanças e educação. Os métodos existentes normalmente aproveitam o conhecimento geral dos grandes modelos de linguagem (LLMs) para identificar fatores causais a partir de dados não estruturados e anotá-los como dados estruturados para a construção do grafo causal. No entanto, eles continuam limitados por dois desafios principais (CHs): (CH1) identificação insuficiente ...