論文の概要: Diversity Aware Relevance Learning for Argument Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02177v4
• Date: Wed, 17 Mar 2021 11:25:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 22:41:33.483427
• Title: Diversity Aware Relevance Learning for Argument Search
• Title（参考訳）: 課題探索のための多様性を考慮した関連学習
• Authors: Michael Fromm, Max Berrendorf, Sandra Obermeier, Thomas Seidl, Evgeniy Faerman
• Abstract要約: 本研究では,議論探索問題に対する新たな多段階的アプローチを提案する。 提案手法では,地道的な代入に頼るのではなく,機械学習モデルを用いて議論間の意味的関係を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9319293268960025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we focus on the problem of retrieving relevant arguments for a query claim covering diverse aspects. State-of-the-art methods rely on explicit mappings between claims and premises, and thus are unable to utilize large available collections of premises without laborious and costly manual annotation. Their diversity approach relies on removing duplicates via clustering which does not directly ensure that the selected premises cover all aspects. This work introduces a new multi-step approach for the argument retrieval problem. Rather than relying on ground-truth assignments, our approach employs a machine learning model to capture semantic relationships between arguments. Beyond that, it aims to cover diverse facets of the query, instead of trying to identify duplicates explicitly. Our empirical evaluation demonstrates that our approach leads to a significant improvement in the argument retrieval task even though it requires less data.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,多様な側面をカバーするクエリークレームに対して,関連する引数を検索する問題に焦点を当てる。 state-of-the-artメソッドは、クレームと前提の間の明示的なマッピングに依存しているため、手間とコストのかかる手動アノテーションなしで、利用可能な大量の前提のコレクションを利用できない。 彼らの多様性のアプローチは、選択された前提がすべての側面をカバーすることを直接保証しないクラスタリングを通じて重複を取り除くことに依存している。 本稿では,引数検索問題に対する新しい多段階アプローチを提案する。 本手法では,議論間の意味的関係を捉えるために機械学習モデルを用いる。 さらに、重複を明示的に識別する代わりに、クエリのさまざまな側面をカバーすることを目指している。 我々の経験的評価は、データが少なくても引数探索タスクが大幅に改善されることを実証している。

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