Nov, 2020

基于 Transformer 的自动辨识论述关系模型：跨领域评估

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TL;DR该研究使用了 US2016 辩论语料库来训练基于 Transformer 模型的种类，以推测不同参数下论据的关系，最终在五个不同领域中评价模型的性能，得出了极高的 F1 得分，并确定了相对不依赖特定领域的模型。
argument miningus2016 debate corpustransformer-based modelsargument relationsdomain dependent model
发现论文，激发创造
  • RuArg-2022: 论点挖掘评估

    本文是 Dialogue 会议对针对新冠疫情（疫苗、隔离和戴口罩）话题的社交媒体评论进行第一次俄语言论分析系统及其竞赛的组织者报告，由 NLI 变体的 BERT 体系结构获胜，希望为俄文文本的论证挖掘研究提供帮助。

    Jun, 2022

  • 论证挖掘中关系预测的数据集无关基线集

    本文提出了一组数据集独立的强神经基线模型，可以有效地预测文本中的争议关系，这些基线模型可被用于比较各种方法在该任务上的表现。

    Feb, 2020

  • 医学领域跨语言论证挖掘

    通过将英文数据翻译并投影到目标语言（西班牙语）的方法，我们有效地生成了无需手动干预的带注释数据，并证明了其优于使用大型屏蔽多语言语言模型的零 - shot 跨语言方法。同时，我们还展示了西班牙语中自动生成的数据如何用于改善英语评估设置中的结果。

    Jan, 2023

  • 利用紧凑语言模型和 ChatGPT-4 改进的高效论点分类

    通过比较深度学习模型在论证挖掘中的性能，本研究提出了一种基于 BERT 架构和 ChatGPT-4 的集成模型 (BERT+ChatGPT-4)，该模型在论证分类方面的表现优于其他基于 Transformer 和 LSTM 的模型，并为进一步提高论证分类模型和消除分类错误提供了重要的见解。

    Mar, 2024

  • 社交讨论中的非监督式知识转移能否帮助论述挖掘？

    本研究提出了一种基于社交讨论的无监督学习策略，使用已预训练的语言模型，选择性地使用掩码语言模型任务进行微调，并引入了一种基于提示的策略，在将被提取的论点组件之间预测关系时支持上下文语境，此方法表现出了在本领域和跨领域数据集上超越了多个现有的和强基线模型的潜力。

    Mar, 2022

  • AutoAM: 自动通用论证挖掘的端到端神经模型

    提出了一种名为 AutoAM 的新型神经模型，用于解决争论挖掘的困难问题。该模型引入了争论组件注意机制，能更好地执行争论挖掘，是一种通用的端到端框架，可以分析无约束的争论结构，并在一个模型中完成争论挖掘的三个子任务。实验结果表明，该模型在两个公共数据集上的多个度量指标上优于现有工作。

    Sep, 2023

  • 使用基于注意力机制的神经网络从异构数据源中进行跨主题争论挖掘

    本文提出了一种新的句子注释方案，用于在任意网络文本上进行争议搜索的分析，得到的神经网络模型在准确度和 F1 分数上均优于传统的双向 LSTM 模型。

    Feb, 2018

  • 大型语言模型能否进行基于关系的论据挖掘？

    通过研究大规模语言模型在关系型争论挖掘中的应用，对比现有方法，发现大规模语言模型在支持与不同意关系的分类任务中表现优异。

    Feb, 2024

  • 多语言论点挖掘：数据集和分析

    本研究探索了利用多语言 BERT 模型进行传输学习，以识别非英语语言中的论证挖掘任务。结果表明，机器翻译的质量对于论点立场和证据检测任务而言很好，但对于论证质量评估任务来说则不太适合。研究还展示了语言选择和它们之间的关系对结果模型的准确性产生了影响，并提供了一个多语言的人工数据集，以方便进行传输学习的效果评估。

    Oct, 2020

  • 使用 BERT 和基于自注意机制的嵌入进行论点挖掘

    本文提出了一种新的论点挖掘方法，它采用基于注意力的嵌入进行链路预测，以模拟在线辩论中普遍存在的因果关系层次结构。

    Feb, 2023