Argumentering gruvbrytning anses vara en viktig teknik för framtida sökmotorer och automatiserat beslutsfattande. I sådana tillämpningar måste argumenterande textsegment brytas från stora och olika dokumentsamlingar. De flesta befintliga argumentation mining metoder hanterar dock klassificeringen av argumentationsförmåga endast för ett fåtal manuellt kommenterade dokument från smala domäner och register. Detta begränsar deras praktiska tillämplighet. Vi föreslår därför en avlägsen övervakningsmetod som automatiskt förvärvar argumenterande textsegment från online-debattportaler. Experiment över domäner och register visar att utbildning i en sådan corpus förbättrar effektiviteten och robustheten i gruv argumentativ text. Vi tillhandahåller fritt de underliggande corpus för forskning.
Dessutom använde REF en avlägsen övervakningsmetod som utbildades över debattportalernas data, för att utveckla en klassificering för argumentativa texter som lagrats i dessa portaler.
Cross-Domain Mining of Argumentative Text through Distant Supervision
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}