本研究利用语言模型进行论点生成，实现针对特定话题、立场和方面的句子级别论点生成，定义论点方面检测作为必要方法，通过数据增强和生成反证来提高立场检测模型的性能。
Apr, 2020
提出了基于案例推理和语言建模技术的方法，探讨在检测 Web 上的逻辑谬误方面提高模型精确性和泛化能力的策略，并在实验中证实关键识别案例在模型精确性中具有重要作用。
Jan, 2023
在这项研究中，我们引入了四套可解释的模板，用于常见非正式逻辑谬误的解释，通过我们的模板，在 LOGIC 数据集的 400 个谬误论证中，进行了注释研究，并取得了高的一致性得分（Krippendorf's alpha 为 0.54）和合理的涵盖范围（0.83）。最后，我们进行了一项关于谬误结构的实验，并发现现有的语言模型在检测谬误模板方面存在困难（准确率为 0.47）。为了促进谬误研究，我们公开了我们的数据集和指南。
Jun, 2024
本文报道了一项经验认知研究，该研究提出了 12 个抽象论证框架，旨在比较不同的论证语义在人类论证评估中的有效性，结果表明基于场景语境和 CF2 语义的抽象论证语义最能符合人类论证评估行为。
Feb, 2019
本文介绍了抽象论证框架、基于价值的论证框架、半抽象论证框架及其关键概念、映射函数和结论关系等内容，并展示了这些形式化工具在复杂道德困境中的应用。
Sep, 2023
本文介绍了一个新颖的框架，使用归纳逻辑编程方法来以可解释的方式学习几个抽象和结构化的论证框架的可接受语义。通过实证评估，我们证明了我们的框架胜过现有的论证求解器，从而在形式论证和人机对话领域开启了新的未来研究方向。
Oct, 2023
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。
本研究首次探索了 Jiu-Jitsu 论证在同行评审中的应用，并提出了以态度和主题为导向的反驳生成任务。通过丰富同行评审中的话语结构数据集，我们引入态度根源、态度主题和典型反驳，并采用强大的反驳生成策略进行了评估。
Nov, 2023
本研究提出了用于模拟法律案例推理的论证方案，并为事实确认后的三个阶段展示了相应的论证方案，包括因素确认、问题解决和结局确定。此论证方案以美国商业秘密法律域为例进行说明，同时探讨了这些方案的广泛适用性。
Oct, 2022
本研究使用四种基于逻辑和理论的机制 (实际一致性、情感一致性、因果关系和规范关系) 对两个陈述之间的论证关系进行分类，证明有效地利用这些逻辑机制能够显着提高无监督贝叶斯分类器的性能，并且使用表示学习进一步改进了有监督的分类器。
May, 2021