論文の概要: Exploring Discourse Structures for Argument Impact Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00976v1
• Date: Wed, 2 Jun 2021 06:49:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-03 14:35:19.430418
• Title: Exploring Discourse Structures for Argument Impact Classification
• Title（参考訳）: モーメントインパクト分類のための談話構造探索
• Authors: Xin Liu, Jiefu Ou, Yangqiu Song, Xin Jiang
• Abstract要約: 本稿では、文脈経路に沿った2つの議論間の談話関係が、議論の説得力を特定する上で不可欠な要素であることを実証的に示す。 本研究では,文レベルの構造情報を大規模言語モデルから派生した文脈的特徴に注入・融合するDisCOCを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.909640432326654
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Discourse relations among arguments reveal logical structures of a debate conversation. However, no prior work has explicitly studied how the sequence of discourse relations influence a claim's impact. This paper empirically shows that the discourse relations between two arguments along the context path are essential factors for identifying the persuasive power of an argument. We further propose DisCOC to inject and fuse the sentence-level structural discourse information with contextualized features derived from large-scale language models. Experimental results and extensive analysis show that the attention and gate mechanisms that explicitly model contexts and texts can indeed help the argument impact classification task defined by Durmus et al. (2019), and discourse structures among the context path of the claim to be classified can further boost the performance.
• Abstract（参考訳）: 議論間の談話関係は議論の論理的構造を明らかにする。 しかしながら、議論関係の順序がクレームの影響にどのように影響するかを明示的に研究する以前の研究はない。 本稿では,文脈経路に沿った2つの議論間の談話関係が,議論の説得力を特定する上で不可欠な要因であることを実証的に示す。 さらに,大規模言語モデルから派生した文脈的特徴を持つ文レベル構造談話情報を注入・融合するDisCOCを提案する。 実験結果と広範囲な分析により,文脈やテキストを明示的にモデル化する注意機構とゲート機構が,Durmusらによって定義された議論影響分類作業に役立つことが明らかとなった。 (2019)と分類されるクレームの文脈パス間の談話構造により,さらに性能が向上する。

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