Utvärderande argument genomsyrar människans naturliga kommunikation. I otaliga situationer försöker människor ge råd eller övertyga sina samtalspartner om att något är önskvärt (vs. oönskat) eller rätt (vs. fel). Med spridningen av online-system som fungerar som personliga rådgivare och assistenter finns det ett trängande behov av att utveckla allmänna och testerbara beräkningsmodeller för att generera och presentera utvärderingsargument. Tidigare forskning om att generera utvärderingsargument har kännetecknats av två stora begränsningar. För det första har forskarna tenderat att fokusera endast på specifika aspekter av generationsprocessen. För det andra prövades inte de föreslagna tillvägagångssätten empiriskt. Den forskning som presenteras i denna uppsats tar upp båda begränsningarna. Vi har designat och implementerat en komplett beräkningsmodell för att generera utvärderingsargument. För val av innehåll och organisation utarbetade vi en argumentationsstrategi baserad på riktlinjer från argumentationsteorin. För att uttrycka innehållet i naturligt språk har vi utökat och integrerat tidigare arbete i beräkningslingvistik på att generera utvärderingsargument. Den viktigaste kunskapskällan för båda uppgifterna är en kvantitativ modell av användarpreferenser. För att empiriskt testa kritiska aspekter av vår generationsmodell har vi utarbetat och implementerat en utvärderingsram där effektiviteten hos utvärderingsargument kan mätas med verkliga användare. Inom ramen har vi utfört ett experiment för att testa två grundläggande hypoteser på vilka utformningen av beräkningsmodellen bygger, nämligen att vårt förslag om att anpassa ett utvärderingsargument till adressatens preferenser ökar dess effektivitet och att skillnader i koncishet i hög grad påverkar argumentets effektivitet. Den andra hypotesen bekräftades i experimentet. Den första hypotesen bekräftades däremot endast marginellt. Oberoende tester av andra forskare har dock nyligen gett ytterligare stöd för denna hypotes.
REF presenterar en beräkningsram för att generera utvärderingsargument.
Generating and evaluating evaluative arguments
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}