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Bernhard‘s Talk on Towards Causal NLP 笔记

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https://github.com/xin007-kong/ryCausalLearning,欢迎 star🤩

  • 讲者是 Bernhard Schölkopf
    • talk 链接:(41) Bernhard Schoelkopf | Towards Causal NLP | Keynote@EMNLP 2021 Causal Inference and NLP Workshop - YouTube
    • 谷歌学术主页:‪Bernhard Schölkopf‬ - ‪Google Scholar‬
  • 概括一下 talk 的内容
  • Machine learning relies on correlations rather than causality, which can lead to limitations in object recognition and adversarial vulnerability.
  • Causal inference connects correlation and causality, suggesting that statistically dependent variables have a causal explanation.
  • Structural causal models provide a formalism for thinking about causality, using directed acyclic graphs (DAGs) to represent causal relationships.
  • Causal factorization allows the joint distribution to be expressed as a product of conditionals, reducing the dimensionality of the variables.
  • The goal is to move towards causal representation learning, combining interventional knowledge and learned representations for richer and more data-efficient world models.

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