Fugu-MT 論文翻訳(概要): Detecting Attackable Sentences in Arguments

論文の概要: Detecting Attackable Sentences in Arguments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02660v1
Date: Tue, 6 Oct 2020 12:13:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-10 06:55:07.802571
Title: Detecting Attackable Sentences in Arguments
Title（参考訳）: 議論における攻撃可能な文の検出
Authors: Yohan Jo, Seojin Bang, Emaad Manzoor, Eduard Hovy, Chris Reed
Abstract要約: 我々は、議論における攻撃の動機を分析し、文の特徴を同定する。機械学習モデルは、引数中の攻撃可能な文を自動的に検出できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.20577647332734
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Finding attackable sentences in an argument is the first step toward successful refutation in argumentation. We present a first large-scale analysis of sentence attackability in online arguments. We analyze driving reasons for attacks in argumentation and identify relevant characteristics of sentences. We demonstrate that a sentence's attackability is associated with many of these characteristics regarding the sentence's content, proposition types, and tone, and that an external knowledge source can provide useful information about attackability. Building on these findings, we demonstrate that machine learning models can automatically detect attackable sentences in arguments, significantly better than several baselines and comparably well to laypeople.
Abstract（参考訳）: 議論の中で攻撃的な文を見つけることは、議論における反論の成功への第一歩である。オンライン議論における文攻撃可能性の大規模分析について述べる。議論における攻撃の原因を分析し,関連する文の特徴を同定する。文の攻撃性は文の内容,命題タイプ,トーンに関するこれらの特徴の多くに関連付けられており,外部知識源が攻撃性に関する有用な情報を提供できることを示す。これらの結果をもとに,機械学習モデルによって,攻撃可能な文を自動的に検出できることを実証した。

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