Förmågan att analysera lämpligheten av stödjande information är nödvändig för att bestämma styrkan i ett argument. 1 Detta är särskilt fallet när det gäller användarkommentarer online, som ofta består av argument som saknar riktig motivering och motivering. Således utvecklar vi ett ramverk för att automatiskt klassificera varje förslag som Overifierbar, verifierbar ICKE-EXPERIENTIAL, eller VERIFIKA EXPRE-RIENTIAL 2, där lämplig typ av stöd är förnuft, bevis och frivilliga bevis, respektive 3. När det befintliga stödet för förslag har identifierats kan denna klassificering ge en uppskattning av hur väl argumenten har fått stöd. Vi bygger en guldstandard dataset med 9,476 meningar och klausuler från 1 047 kommentarer in till en eReglermaking plattform och finner att Support Vector Machine (SVM) klassificerare utbildade med n-gram och ytterligare funktioner fånga verifiability och erfarenhetsförmåga uppvisar statistiskt signifikant förbättring jämfört med Unigram baslinje, uppnå en makro-genomsnittlig F 1 på 68,99 %.
I REF föreslogs en metod för att klassificera förslag som kontrollerbara (experimentella och icke-experimentella) eller icke verifierbara.
Identifying Appropriate Support for Propositions in Online User Comments
{'venue': 'ArgMining@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}