論文の概要: Contextual Argument Component Classification for Class Discussions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10290v1
• Date: Sat, 20 Feb 2021 08:48:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 15:05:14.047746
• Title: Contextual Argument Component Classification for Class Discussions
• Title（参考訳）: クラスディスカッションにおける文脈引数成分分類
• Authors: Luca Lugini, Diane Litman
• Abstract要約: 議論要素を分類するための計算モデルに,局所的談話文脈と話者文脈という2種類の異なる文脈情報をどのように組み込むかを示す。 いずれのコンテキストタイプもパフォーマンスを改善することができるが、改善はコンテキストサイズと位置に依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Argument mining systems often consider contextual information, i.e. information outside of an argumentative discourse unit, when trained to accomplish tasks such as argument component identification, classification, and relation extraction. However, prior work has not carefully analyzed the utility of different contextual properties in context-aware models. In this work, we show how two different types of contextual information, local discourse context and speaker context, can be incorporated into a computational model for classifying argument components in multi-party classroom discussions. We find that both context types can improve performance, although the improvements are dependent on context size and position.
• Abstract（参考訳）: argument mining system はしばしば文脈情報、すなわち、文脈情報を考える。 引数成分の識別、分類、および関係抽出などのタスクを達成するために訓練されたとき、議論対話ユニット外の情報。 しかし、先行研究は文脈認識モデルにおける異なる文脈特性の有用性を慎重に分析していない。 本研究では,2種類の文脈情報(局所会話コンテキストと話者コンテキスト)を,マルチパーティの教室ディスカッションにおける引数コンポーネントを分類するための計算モデルに組み込む方法を示す。 いずれのコンテキストタイプもパフォーマンスを改善することができるが、改善はコンテキストサイズと位置に依存している。

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