Gruvdriftsstudier i naturlig språktext använder ofta lexikal (t.ex. n-gram) och syntaktik (t.ex. grammatiska produktionsregler) funktioner med alla möjliga värden. I tidigare arbete med en corpus av akademiska uppsatser visade vi att så stora och glesa utrymmen kan orsaka svårigheter för funktionsval och föreslog en metod för att designa ett mer kompakt funktionsutrymme. Den föreslagna funktionen design bygger på efterbehandling en ämnesmodell för att extrahera argument och domänord. I detta dokument undersöker vi hur allmänt detta tillvägagångssätt är, genom att tillämpa vår metodik på en ny corpus av övertygande essäer. Våra experiment visar att ersätta n-gram och syntaktiska regler med funktioner och begränsningar med hjälp av extraherade argument och domänord avsevärt förbättrar argument gruvprestanda för övertygande essäer.
REF utvecklade ett argument gruvsystem för att analysera studenternas övertygande essäer baserade på argumentord och domänord.
Extracting Argument and Domain Words for Identifying Argument Components in Texts
{'venue': 'ArgMining@HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}