Analysera argument i användargenererade webbdiskursen har nyligen fått uppmärksamhet i argumentation mining, ett föränderligt område för NLP. Nuvarande metoder, som använder fullt övervakad maskininlärning, är vanligtvis domänberoende och lider av bristen på stora och olika kommenterade corpora. Att kommentera argument i diskursen är emellertid kostsamt, felbenäget och i hög grad kontextberoende. Vi frågade om utnyttjande av omärkta data på ett halvövervakat sätt kan öka prestandan för argumentkomponentidentifiering och i vilken utsträckning är metoden oberoende av domän och register. Vi föreslår nya funktioner som utnyttjar kluster av omärkta data från debattportaler baserade på ett ord som inbäddar representation. Med hjälp av dessa funktioner överträffar vi betydligt flera baslinjer i korsvaliderings-, korsdomän- och korsregisterutvärderingsscenarierna.
På samma sätt, i REF, utvecklas oövervakade funktioner för argumentkomponentidentifiering som utnyttjar kluster av omärkta argumentativa data från online debattportaler.
Exploiting Debate Portals for Semi-Supervised Argumentation Mining in User-Generated Web Discourse
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}