Framtida sökmotorer förväntas leverera pro och con argument som svar på frågor om kontroversiella ämnen. Medan argument mining nu är i fokus för forskningen, är frågan om hur man kan hämta de relevanta argumenten fortfarande öppen. I detta dokument föreslås en radikal modell för att objektivt bedöma relevansen på webbskalan: relevansen av ett arguments slutsats avgörs av vilka andra argument som återanvänder det som en premiss. Vi bygger ett argument diagram för denna modell som vi analyserar med en rekursiv viktning schema, anpassa viktiga idéer PageRank. I experiment på en stor mark-sanning argument diagram, den resulterande relevans poäng korrelerar med mänskliga genomsnittliga bedömningar. Vi beskriver vilka utmaningar i fråga om naturligt språk som måste mötas på webbskalan för att stegvis kunna ge argument relevans för sökmotorer på webben.
I REF anpassar vi PageRank till argumentativa relationer för att objektivt bedöma argumentens relevans.
"PageRank" for Argument Relevance
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}