May, 2022

Reddit 论坛中的 “改变我的看法”：从假设和定义到因果关系和轶事，辩论的多样性研究

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TL;DR利用自然语言处理工具从 Reddit 网站的 “Change My View” 中提取论证模式的模式，揭示出六种不同的论证模式，并揭示了论证的不同效力、论证模式的策略变异。
发现论文，激发创造
  • 获胜的论证：基于善意的在线讨论中的交互动态和说服策略

    研究 Reddit 上的 ChangeMyView 社区，通过分析交互动态、语言因素等来了解观点转变的机制，发现不同语言的使用对说服力有很大影响，同时也探讨了如何确定某人的观点是否能被改变。

    Feb, 2016

  • 论据的强度在旁观者的眼中：说服中的观众效应

    通过实验测试社交媒体争论对不同人格特质人们看法的影响，揭示出情感论证对责任心、开放性、宜人性高的人更具有说服力。

    Aug, 2017

  • 论论述多样性的实证分析

    通过介绍多个方面的多样性，包括意见、注释者和来源，评估了目前在关键点分析任务中表现欠佳的高层次论证总结方法，并发现通用 LLM 和专用 KPA 模型在处理数据来源、代表少数人的论点和人类提供的主观性方面存在互补的优势，观察到多样化的训练数据可能改善泛化能力，因此解决论证总结中的多样性问题需要采取多种策略以应对主观性。

    Feb, 2024

  • 什么改变了你的想法：动态话题和话语在论辩过程中的作用

    该研究提出了一种新的神经模型来动态跟踪论证对话中主题和话语变化对说服力的影响，并在社交媒体和最高法院的论证对话上进行了实验验证。实验结果表明该模型能够有效地辨别具有说服力的论证，并发现主题和话语对说服力都有帮助，但优秀的话语风格可能会在社交媒体争议中造成偏见。

    Feb, 2020

  • 在线群体决策对话中的思维改变机制：实证研究

    研究人员使用神经文本分类和学习排序训练等技术，探究在人们在讨论会议或面试小组中如何改变想法的方法，并发展出一些改变想法的指标。

    Jul, 2022

  • 探索论证质量预测的整体视角

    本文研究基于 NLP 和大量文本数据得到的自动化 argument mining，评估 argument 质量估计对于不同领域的通用性、与相关 argument mining 任务的相互作用以及情感对于观察到的 argument 强度的影响。作者发现不同领域的训练数据可以提高质量估计的泛化能力，在零样本迁移和多任务实验中，argument quality 在多个方面都能够得到改善，而情感对 argument quality 的影响不如人们普遍认为的那样大。

    May, 2022

  • 通过辩论对话开放思维

    本篇研究着重于探讨开放型辩论对于改变和打破人们原有立场所起的作用，利用 Wizard of Oz 方法，将外貌看似争端化的意见，提供给开放型辩论者进行对话，并着重强调了辩论者对于对手立场的理解度的提高以及模型的可行性与优越性。

    Jan, 2023

  • Reddit 上道德判断的区分和预测的可解释模式

    本文研究 Reddit 上面的 r/AmITheAsshole 论坛，通过建立新数据集并对评论进行分析，发现了帖子所使用的文本模式与道德判断，评论中的道德立场表达，以及训练有素的分类器对帖子和评论进行决策的关联性。

    Jan, 2022

  • 从第一原理推导论述的论点构建

    本文旨在建立竞赛辩手所使用的‘第一原则’的分类系统，并且利用自然语言处理技术识别它们在争议话题中的适用性，该系统作为辩论发明的第一尝试是有内在逻辑，覆盖领域广泛且与辩手的实际使用相一致。

    Aug, 2019

  • 论证主题本体

    该论文通过第一次全面调查话题覆盖范围，从三个权威来源比较话题集合，找出语料库与其频繁讨论的话题重合度最高，发现大多数语料库覆盖公共在线论坛上经常讨论的话题。但是，这些语料库还没有涵盖来自权威来源的其他话题，揭示了未来语料库建设的有趣方向。

    Jan, 2023