Argumenteringsbrytning och positionsklassificering infördes nyligen som intressanta uppgifter inom textbrytning. I detta dokument föreslås en ny ram för argumentmärkning baserad på ämnesmodellering. Till skillnad från andra maskininlärningsmetoder för argumentmärkning som ofta kräver en stor uppsättning märkta data är den föreslagna modellen minimalt övervakad och endast en kartläggning mellan den fördefinierade argumentuppsättningen och de extraherade ämnena krävs. Dessa utdragna argument utnyttjas därefter för positionsklassificering. Dessutom införs en manuellt annoterad corpus för positionsklassificering och argument taggning av online nyhetskommentarer och görs tillgänglig. Experiment på våra insamlade corpus visar fördelarna med att använda ämnesmodellering för argumentmärkning. Vi visar att genom att använda Non-Negative Matrix Factorization istället för Latent Dirichlet Allocation uppnås bättre resultat för argumentklassificering, nära resultaten av en övervakad klassificering. Dessutom visar den statistiska modellen som utnyttjar automatiskt utdragna argument som egenskaper för positionsklassificeringen lovande resultat.
REF extraherade argument som används i online nyhetskommentarer för att utnyttja dem som extra funktioner för att upptäcka ställning.
From Argumentation Mining to Stance Classification
{'venue': 'ArgMining@HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}