用大模型克服解释结构建模难题
原文标题：Overcoming Challenges of Interpretive Structural Modeling with Large Language Models
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解释结构建模（ISM）传统依赖专家反复交互，难以扩展到数百变量的研究。本文探索LLM-ISM集成方法，将大模型作为不完美专家进行因果图发现，比较成对、k元、逐行与全图四种方法。结果显示逐行法（SHD=160，F1=0.77）与全图法（SHD=135，F1=0.73）表现最佳。
- 问题
- 解释结构建模依赖专家反复交互，难以扩展到数百变量的研究。
- 方法
- 把LLM当作不完美专家做因果图发现，比较成对、k元、逐行与全图四种发现方法。
- 结果
- 逐行法SHD=160、F1=0.77，全图法SHD=135、F1=0.73，表现最佳。
- 影响
- 为大规模ISM提供可自动化的因果图构建路径，减少专家人力投入。
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