Att se kvaliteten på övertygande essäer är ett viktigt mål för discussionsanalys, som senast behandlats med hög nivå av övertalningsrelaterade egenskaper såsom avhandlingsklarhet, eller åsikter och deras mål. Vi undersöker om argumentationsfunktioner som härrör från en grovkornig argumentativ struktur av essäer kan bidra till att förutsäga uppsatser poäng. Vi introducerar en uppsättning argumentationsfunktioner relaterade till argumentkomponenter (t.ex. antalet påståenden och lokaler), argumentrelationer (t.ex. antalet underbyggda påståenden) och typologi av argumentativ struktur (kedjor, träd). Vi visar att dessa funktioner är bra prediktorer av mänskliga poäng för TOEFL essäer, både när grovkornig argumentativ struktur är manuellt kommenteras och automatiskt förutspås.
REF har visat att antalet underbyggda/icke-understötta påståenden och argumentens struktur direkt påverkar övertalningen.
Coarse-grained Argumentation Features for Scoring Persuasive Essays
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}