该研究探讨了法律文本中的论点自动提取与语义分析方法，采用基于欧洲人权法院纪录的一种新的注释方案，提出了一种改进的模型，能够更加准确地对法律审判过程中的论点进行自动化提取与分类。

Aug, 2022

该研究使用多任务学习方法将不同的论证挖掘任务相结合，利用语义和逻辑结构的相似性来提高性能，从而揭示了论证挖掘任务之间的共性，为文本中论证技巧的提取提供了整体方法。

Jul, 2023

本文介绍了一个全面的、高精度的基于话语级查询的语料库广泛的 Argument Mining 系统，通过将适当索引的大型语料库上的句子级查询与迭代式注释方案结合起来，解决了数据中的固有标签偏差，标注手册所需的空间样本的区域，从而获得高精度的排名前几的候选项。

Nov, 2019

本文提出了一种将论证角色标注集成到摘要生成过程中以捕捉法律文件的论证结构的简单技术。使用预训练的语言模型进行的实验表明，我们提出的方法比强基线表现更好。

Sep, 2022

本综述文章桥接了论证挖掘的理论方法和社交媒体数据诉求的实用方案之间的差距，回顾、比较和分类现有方法、技术和工具，识别了结合任务和特征的积极成果，并最终提出了一个观点架构框架。该理论框架是一种能够识别不同子任务并捕捉社交媒体文本需求的论证挖掘方案，揭示了采用更灵活、可扩展框架的需求。

Jul, 2019

这篇研究探讨了基于计算语言学的辩论挖掘的方法，通过适应实践数据中的辩论现象和创建一个新的标准语料库以及使用几种机器学习方法来识别辩论组件，证明了在用户生成的网络话语中进行辩论挖掘是可行的但具有挑战性的任务。

Jan, 2016

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

本文对传统词嵌入模型与 BERT 模型在人权法庭裁决文本的法条分析任务中的表现进行了比较，实验证明领域特定的 BERT 模型有很大的潜力，而传统的词嵌入模型在与神经网络层结合后也能表现出很强的性能。

Feb, 2022

提出一种新颖的可解释的主题增强的论证挖掘方法，通过使用神经主题模型和语言模型，在异构来源的数据中识别与核能相关的论证文本，并捕捉论证中句子级的主题信息。实验结果表明，该模型相比现有基准模型具有优越性。

Jul, 2023

本文研究了神经技术在端到端的计算论证挖掘中的应用，将论证挖掘作为基于令牌的依赖解析和基于令牌序列标注的问题，包括多任务学习设置。研究发现，相比于在论证组件层次上操作的模型，将论证挖掘作为依赖解析的形式表现效果不佳；而基于双向长短时记忆网络的本地标注模型在分类场景下表现强劲，并能够捕捉到论证挖掘问题固有的远程依赖关系。另外，多任务学习可以改善模型表现。

Apr, 2017