인수 마이닝

Argument mining

논쟁광업, 즉 논쟁광업은 자연어 처리 분야 내의 연구 영역이다.논쟁 채굴의 목표는 컴퓨터 프로그램의 도움을 받아 자연어 텍스트에서 논쟁 구조를 자동으로 추출하고 식별하는 것이다.[1]그러한 논쟁적 구조에는 전제, 결론, 주장 체계와 주관과 부주장의 관계, 또는 담화 내부의 주관과 반론이 포함된다.[2][3]논쟁광업 워크숍 시리즈는 논쟁광업 관련 연구를 위한 주요 연구 포럼이다.[4]null

적용들

주장 마이닝은 소셜 미디어 콘텐츠의 질적 평가(예: 트위터, 페이스북) 등 여러 장르에서 적용돼 정책 입안자와 사회정치학 연구자에게 강력한 도구를 제공하고 있다.[1]다른 영역에는 법률 문서, 제품 리뷰, 과학 기사, 온라인 토론, 신문 기사 및 대화 영역이 포함된다.전송 학습 접근방식은 서로 다른 도메인을 도메인 불가지론 주장 모델로 결합하는 데 성공적으로 사용되어 왔다.[5]null

논증 채굴은 학생들이 자신의 본문에서 논증 담론에 접근하고 시각화함으로써 개별 논술 지원을 제공하는 데 이용되어 왔다.사용자 중심 학습 도구에 논거 마이닝의 적용은 학생들이 기존의 논거 학습 응용 프로그램에 비해 논거 능력을 크게 향상시키는 데 도움이 되었다.[6]null

과제들

텍스트 장르가 다양하고 연구 관점과 접근방식이 다른 점을 감안할 때, 공통적이고 객관적인 평가방식에 도달하기 어려웠다.[7]주석을 단 데이터 세트가 많이 제안되어 일부는 인기를 끌었지만 합의된 데이터 세트는 아직 발견되지 않았다.논쟁적 구조에 주석을 다는 것은 매우 어려운 일이다.그러한 주석 작업을 군중에게 위임하려는 시도가 성공적이었지만, 그 과정은 여전히 많은 노력을 필요로 하고 상당한 비용을 수반한다.이 장애물을 우회하려는 초기 시도는 약한 감독 접근법을 사용하여 이루어졌다.[8]null

참고 항목

참조

  1. ^ a b Lippi, Marco; Torroni, Paolo (2016-04-20). "Argumentation Mining: State of the Art and Emerging Trends". ACM Transactions on Internet Technology. 16 (2): 10. doi:10.1145/2850417. ISSN 1533-5399. S2CID 9561587.
  2. ^ Budzynska, Katarzyna; Villata, Serena. "Argument Mining - IJCAI2016 Tutorial". www.i3s.unice.fr. Retrieved 2018-03-30.
  3. ^ Gurevych, Iryna; Reed, Chris; Slonim, Noam; Stein, Benno. "NLP Approaches to Computational Argumentation - ACL 2016 Tutorial".
  4. ^ "5th Workshop on Argument Mining".
  5. ^ Wambsganss, Thiemo; Molyndris, Nikolaos; Söllner, Matthias (2020-03-09), "Unlocking Transfer Learning in Argumentation Mining: A Domain-Independent Modelling Approach" (PDF), WI2020 Zentrale Tracks, GITO Verlag, pp. 341–356, doi:10.30844/wi_2020_c9-wambsganss, ISBN 978-3-95545-335-0
  6. ^ "AL: An Adaptive Learning Support System for Argumentation Skills Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems" (PDF). doi:10.1145/3313831.3376732. S2CID 218482749. {{cite journal}}:Cite 저널은 필요로 한다. journal=(도움말)
  7. ^ "Unshared Task - 3rd Workshop on Argument Mining".
  8. ^ Levy, Ran; Gretz, Shai; Sznajder, Benjamin; Hummel, Shay; Aharonov, Ranit; Slonim, Noam (2017). "Unsupervised corpus-wide claim detection". Proceedings of the 4th Workshop on Argumentation Mining 2017.
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