Automatisk skadedetektering är ett grundläggande argument gruv uppgift som syftar till att automatiskt mina fordringar avseende ett ämne av övervägande. Tidigare arbeten på gruv argumenterande innehåll har antagit att en uppsättning relevanta dokument ges i förväg. Här presenterar vi en första corpuswide covering ram, som kan tillämpas direkt på massiv corpora. Med hjälp av enkla och intuitiva empiriska observationer kan vi härleda en meningsfråga genom vilken vi direkt kan hämta meningar där sannolikheten för att inkludera ämnesrelevanta påståenden ökar avsevärt. Därefter använder vi oss av enkla heuristiker för att rangordna meningarna, vilket leder till en oövervakad corpus-omfattande skadedetekteringssystem, med precision som överträffar tidigare rapporterade resultat om uppgiften att göra anspråk upptäckt med relevanta dokument och märkta data.
Det enda arbete vi är medvetna om att ta itu med corpus breda påståendet upptäckt, är arbetet med REF.
Unsupervised corpus–wide claim detection
{'venue': 'ArgMining@EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}