Ett av de viktigaste målen i automatiserad argumentering gruvbrytning är att avslöja argumentstrukturen som finns i argumentativ text. För att avgöra denna struktur måste man förstå hur olika enskilda delar av det övergripande argumentet hänger samman. Allmänt samförstånd på detta område dikterar att argumentet delar bildar en hierarki av övertalning, som manifesterar sig i en trädstruktur. Detta arbete ger den första neurala nätverk-baserade metoden för argumentation gruvdrift, med fokus på de två uppgifterna att extrahera kopplingar mellan argumentkomponenter, och klassificera typer av argumentkomponenter. För att lösa detta problem föreslår vi att vi använder en gemensam modell som bygger på en Pointer Network-arkitektur. Ett Pointer Network är tilltalande för denna uppgift av följande skäl: 1) Det tar hänsyn till den sekventiella karaktären av argumentkomponenter; 2) Genom konstruktion, det upprätthåller vissa egenskaper hos trädstrukturen som finns i argumentrelationer; 3) De dolda representationer kan tillämpas på hjälpuppgifter. För att utöka bidraget från den ursprungliga Pointer Network modellen, konstruerar vi en gemensam modell som samtidigt försöker lära sig vilken typ av argumentkomponent, samt fortsätter att förutsäga kopplingar mellan argumentkomponenter. Den föreslagna gemensamma modellen uppnår toppmoderna resultat på två separata utvärderingsskorpor, som uppnår långt bättre resultat än en vanlig Pointer Network-modell. Våra resultat visar att optimering för båda uppgifterna, och lägga till en fullt ansluten lager före återkommande neurala nätverksingång, är avgörande för hög prestanda.
Till exempel Potash et al. REF skräddarsyr en pointer-nätverksarkitektur för att lära sig argumentera representationer.
Here's My Point: Argumentation Mining with Pointer Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}