Att förklara underliggande orsaker eller effekter på händelser är en utmanande men värdefull uppgift. Vi definierar ett nytt problem med att generera förklaringar av en tidsserie händelse genom att (1) söka orsak och effekt samband av tidsserien med textdata och (2) bygga en koppling kedja mellan dem för att generera en förklaring. För att upptäcka orsakssamband från text, föreslår vi en ny metod baserad på Granger kausalitet av tidsserier mellan funktioner som extraheras från text som N-gram, ämnen, känslor, och deras sammansättning. Skapandet av sekvensen av kausala entiteter kräver en commonsense causative kunskapsbas med ett effektivt resonemang. För att säkerställa god tolkningsbarhet och lämplig lexikal användning kombinerar vi symboliska och neurala representationer, med hjälp av en neural resonemangsalgoritm tränad på allmängiltiga kausala tuples för att förutsäga nästa orsak steg. Vår kvantitativa och mänskliga analys visar empiriska belägg för att vår metod framgångsrikt extraherar meningsfulla orsakssamband mellan tidsserier och textfunktioner och genererar en lämplig förklaring mellan dem.
REF kombinerar text och Granger kausalitet för en annan uppgift: att automatiskt förklara orsakerna till händelser i tidsserier.
Detecting and Explaining Causes From Text For a Time Series Event
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}