本文提出了一个全面而大型的数据集 IAM，旨在用于一系列论证挖掘任务。文集介绍了两个新的综合论证挖掘任务，即主张提取与立场分类（CESC）以及主张 - 证据对提取（CEPE）。实验结果表明了我们提出的任务的价值和挑战，并激励了论证挖掘领域的未来研究。

Mar, 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

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

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

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

研究语言模型中的偏见，并介绍了一种新的资源 ——ABBA，用于度量模型的偏见水平，并分析了模型的去偏见和调优对论点质量预测的影响。

Apr, 2022

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

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

本研究提出了一种自适应环境（CABINET），基于一种新颖的认知计算框架来支持案例分析，以识别关键论点要素，并根据用户的熟练程度仔细匹配各种机器学习能力，支持法律专业人员及学生学习与实践。实验结果表明，该系统具有非常低的误报率（2.0％-3.5％），能够识别分析中的潜在错误，并能以相对较高的 F1 得分（0.74）预测关键论点要素类型（例如，问题或保持）。

Oct, 2022

本文提出了一种计算模型，该模型结合了微观层面和宏观层面的论证模型，基于 Rhetorical Structure Theory 利用上下文信息来预测关系，使用候选选择方法自动预测讨论中被其他参与者针对的论点，其结果优于最新的 state-of-the-art 方法。

Apr, 2020