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

本文提出了一种混合方法，通过结合论述框架、语义学、基于 Transformer 的体系结构和神经图网络来自动评估论证性辩论，并获得了有前途的结果，这为自然语言论证的自动分析开辟了新的研究方向。

Mar, 2022

这项研究评估了大型语言模型在计算论证领域的表现，针对论证挖掘和论证生成等任务进行了零样本和少样本设定下的评估，并提出了 14 个公开数据集的标准化格式，以及一种新的针对反述生成的基准数据集，展示了大型语言模型在论证领域的良好性能，并指出评估计算论证的局限性和未来研究方向的建议。

Nov, 2023

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

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

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

基于生成式范式，本研究提出了一个统一的端到端框架，将论证结构构建为标签增强文本，称之为增强自然语言（ANL），并且通过探索不同类型标记的作用，将标记知识融入生成模型中，实现了与最新模型相媲美的成果并超过了几个基准结果。

Jun, 2024

本文介绍了一个新的框架 CANDELA，用来解决针对特定问题的对抗论证自动生成，它包含了一个强大的检索系统和一个新型的双步骤生成模型，通过索引 1200 万文章并使用自然语言处理，使得自动生成的对抗论证比以往更为适当和丰富。经过自动评估和人工评估，该模型均取得了相比现有技术的更高 BLEU、ROUGE 和 METEOR 语言分数。

Jun, 2019

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。

Nov, 2020

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