Argumentbrytning är en kärnteknik för att automatisera argumentsökning i stora dokumentsamlingar. Trots dess användbarhet för denna uppgift är de flesta nuvarande metoder utformade för användning endast med specifika texttyper och blir korta när de tillämpas på heterogena texter. I detta dokument föreslår vi en ny notationsplan som på ett tillförlitligt sätt kan tillämpas av crowdarbetare på godtyckliga webbtexter. Vi lämnar kommentarer för över 25 000 fall som täcker åtta kontroversiella ämnen. Vi visar att integrering av ämnesinformation i tvåvägslånga korttidsminnesnätverk överträffar vaniljbiLSTM med mer än 3 procentenheter i F 1 i två- och tre-märkta tvärtopiska inställningar. Vi visar också att dessa resultat kan förbättras ytterligare genom att utnyttja ytterligare data för ämnesrelevans med hjälp av lärande med flera uppgifter.
För ämnesberoende argumentdetektering använder REF en modifierad LSTM-cell som kan direkt integrera ämnesinformation.
Cross-topic Argument Mining from Heterogeneous Sources
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}