Enthymemes, som är argument med saknade lokaler, är vanliga i naturlig språktext. De utgör en utmaning för argumentet gruvdrift, som syftar till att extrahera argument från sådan text. Om vi kan upptäcka om en premiss saknas i ett argument, då kan vi antingen fylla den saknade premissen från liknande / relaterade argument, eller kasta sådana enthymemes helt och fokusera på fullständiga argument. I detta dokument drar vi ett samband mellan explicit vs implicit åsiktsklassificering i granskningar och att upptäcka argument från enthymemes. För detta ändamål utbildar vi en binär klassificerare för att upptäcka explicita vs implicita åsikter med hjälp av en manuellt märkt dataset. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden kan diskriminera explicita åsikter från implicita, vilket ger uppmuntrande första steget mot entheme upptäckt i naturliga språk texter.
Enthymemes -argument med saknade förslag - är vanliga i naturligt språk och särskilt i argumenterande texter REF.
Contextual stance classification of opinions: A step towards enthymeme reconstruction in online reviews
{'venue': 'ArgMining@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}