Att identifiera de viktigaste påståendena som förekommer i texterna är viktigt för storskalig argumentation mining från sociala medier. De påståenden som användarna gör är dock ofta oklara och bygger på implicit kunskap, vilket effektivt inför en klyfta mellan påståendena. I detta arbete studerar vi problemet med att matcha användaranspråk till fördefinierade huvudanspråk, genom att använda implicita lokaler för att fylla gapet. Vi bygger ett dataset med implicita lokaler och analyserar hur mänskliga annoterare fyller luckorna. Vi experimenterar sedan med beräkningsmodeller som matchar modeller som utnyttjar dessa lokaler. Vi visar att användning av manuellt sammansatta lokaler förbättrar likhetsbaserad skadematchning och att lokaler generaliseras till osedda användaranspråk.
I sitt försök att rekonstruera implicita kunskaper finner REF att de påståenden som användarna gör i online-debattplattformar ofta bygger på implicit kunskap.
Fill the Gap! Analyzing Implicit Premises between Claims from Online Debates
{'venue': 'Proceedings of the Third Workshop on Argument Mining (ArgMining2016)', 'journal': 'Proceedings of the Third Workshop on Argument Mining (ArgMining2016)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}