كما هو الحال في العالم البصري، يشير التحيز السياقي إلى أن عملية التعرف قد تعتمد على السياق المصاحب للظهور معًا بدلاً من الكائنات نفسها، وهو أمر أكثر حدة في المهام متعددة التصنيفات نظرًا لوجود عدة أهداف وغياب المعلومات المكانية. وعلى الرغم من أن بعض الدراسات ركزت على معالجة هذه المشكلة، إلا أن إزالة التأثير السلبي للسياق لا تزال تشكل تحديًا كبيرًا، نظرًا لصعوبة الحصول على تمثيل دقيق للتحيز السياقي. في هذا البحث، نقترح إطارًا بسيطًا ولكن فعّالًا يستخدم الاستدلال السببي لتقليل التحيز السياقي. نبدأ بعرض نموذج سببي هيكلية (SCM) يوضح العلاقات السببية بين تمثيلات الكائنات والسياق والتنبؤات. ثم نطور وحدة جديدة تُسمى "إزالة التحيز السياقي السببي" (CCD) للحصول على التأثير المباشر لعينة معينة. بشكل خاص، نستخدم التدخل السببي لإزالة تأثير العوامل المُربكة، واستخدام التفكير الاستنتاجي البديل (counterfactual reasoning) لاستخلاص التأثير المباشر الكلي (TDE) الخالي من التحيز السياقي. من المهم الإشارة إلى أن إطارنا CCD يُعد متعامدًا مع النماذج الإحصائية الحالية، وبالتالي يمكن نقله إلى أي هيكل أساسي آخر. وقد أظهرت تجارب واسعة على عدة مجموعات بيانات تصنيف متعدد التصنيفات تفوق نموذجنا على النماذج الرائدة الأخرى من حيث الأداء.