Vi föreslår en ny uppgift inom området beräkningsargument där vi undersöker kvalitativa egenskaper hos webbargument, nämligen deras övertygande. Vi kastar problemet som relationsklassificering, där ett par argument som har samma inställning till samma prompt bedöms. Vi noterar en stor datauppsättning på 16k par argument över 32 ämnen och undersöker om förhållandet "A är mer övertygande än B" uppvisar egenskaper av total beställning; dessa fynd används som globala begränsningar för rengöring av crowdsourced data. Vi föreslår två uppgifter: 1) förutsäga vilket argument från ett argumentpar som är mer övertygande och 2) rangordna alla argument till ämnet baserat på deras övertygande. Vi experimenterar med funktionsrik SVM och dubbelriktad LSTM och får 0.76.78 noggrannhet och 0.35-0.40 Spearmans korrelation i en cross-topic utvärdering. Vi släpper den nyskapade corpus UKPConvArg1 och den experimentella programvaran under öppna licenser.
Fokusering på övertygande webb argument, REF kommenterade 16k par av argument med en binär relation "är mer övertygande" och också framkallad förklaring till notatorernas beslut.
Which argument is more convincing? Analyzing and predicting convincingness of Web arguments using bidirectional LSTM
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}