I onlinediskussioner stöder användarna ofta sin hållning med argument. Deras argument är ofta vaga, implicita och dåligt formulerade, men de ger värdefulla insikter i skäl som ligger till grund för användarnas åsikter. I detta dokument tar vi ett första steg mot argumentbaserad åsiktsutvinning från onlinediskussioner och inför en ny uppgift med argumentigenkänning. Vi matchar användarskapade kommentarer till en uppsättning fördefinierade ämnesbaserade argument, som antingen kan attackeras eller stödjas i kommentaren. Vi presenterar en manuellt annoterad corpus för argument erkännande i online-diskussioner. Vi beskriver en övervakad modell baserad på kommentar-argument likhet och implementation funktioner. Beroende på problemformulering varierar modellprestandan mellan 70,5 % och 81,8 % F1-poäng, och minskar endast marginellt när den appliceras på ett osynligt ämne.
I detta sammanhang samlade REF in kommentarer från onlinediskussioner om två specifika ämnen och skapade en manuellt kommenterad corpus för argumentextrahering.
Back up your Stance: Recognizing Arguments in Online Discussions
{'venue': 'ArgMining@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}