För att fastställa argumentstrukturen i texten måste man förstå hur enskilda delar av det övergripande argumentet är kopplade till varandra. Detta arbete presenterar den första neurala nätverk-baserade tillvägagångssätt för att länka utvinning i argument mining. Speciellt föreslår vi en ny arkitektur som tillämpar Pointer Network sekvens-tosequence uppmärksamhet modellering till strukturella förutsägelser i diskurs tolkning uppgifter. Vi utvecklar sedan en gemensam modell som utökar denna arkitektur för att samtidigt ta itu med uppgiften att extrahera länkar och klassificeringen av argumentkomponenter. Den föreslagna gemensamma modellen uppnår toppmoderna resultat på två separata utvärderingsskorpor, som uppvisar långt bättre prestanda än de tidigare föreslagna corpus-specifika och kraftigt funktionsutvecklade modellerna. Dessutom visar våra resultat att gemensam optimering för båda uppgifterna är avgörande för hög prestanda.
REF använde sekvens-till-sekvens återkommande neurala nätverk för att härleda typen av argumentkomponenter.
Here's My Point: Joint Pointer Architecture for Argument Mining
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}