Förståelse för den argumentativa strukturen i en övertygande uppsats innebär att ta itu med två utmanande uppgifter: identifiera beståndsdelarna i uppsatsens argument och identifiera de relationer som uppstår mellan dem. Vi undersöker den undervärderade uppgiften med end-toend argument mining i övertygande studentuppsatser, där vi (1) presenterar de första resultaten om end-to-end argument mining i studentuppsatser med hjälp av en pipeline metod; (2) ta itu med felutbredning inneboende i pipeline tillvägagångssätt genom att göra en gemensam slutledning över resultaten av uppgifterna i en Integer Linear Programmering (ILP) ram; och (3) föreslå en ny objektiv funktion som gör att F-score kan maximeras direkt av en ILP-lösare. Vi utvärderar vårt gemensamma slutledningssätt med vår nya objektiva funktion på en offentligt tillgänglig corpus på 90 essäer, där det ger en relativ felminskning på 18,5 % i F-poäng över rörledningssystemet.
På modelleringssidan, och REF används rörledning metoder för AM, kombinera delar av rörledningen med heltal linjär programmering (ILP).
End-to-End Argumentation Mining in Student Essays
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}