論文の概要: Diversity Over Size: On the Effect of Sample and Topic Sizes for Topic-Dependent Argument Mining Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11472v3
• Date: Mon, 07 Oct 2024 15:11:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:40:05.070358
• Title: Diversity Over Size: On the Effect of Sample and Topic Sizes for Topic-Dependent Argument Mining Datasets
• Title（参考訳）: サイズによる多様性:トピック依存の議論マイニングデータセットにおけるサンプルサイズとトピックサイズの影響
• Authors: Benjamin Schiller, Johannes Daxenberger, Andreas Waldis, Iryna Gurevych,
• Abstract要約: 本研究では,アーギュメント・マイニング・データセットの構成が,少数・ゼロショット設定における影響について検討する。 実験結果から, モデル性能の達成には微調整が必須であるが, 慎重に構成したトレーニングサンプルを用いることで, トレーニングサンプルサイズを最大90%まで下げることで, 最大性能の95%を達成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.65208986436848
• License:
• Abstract: The task of Argument Mining, that is extracting and classifying argument components for a specific topic from large document sources, is an inherently difficult task for machine learning models and humans alike, as large Argument Mining datasets are rare and recognition of argument components requires expert knowledge. The task becomes even more difficult if it also involves stance detection of retrieved arguments. In this work, we investigate the effect of Argument Mining dataset composition in few- and zero-shot settings. Our findings show that, while fine-tuning is mandatory to achieve acceptable model performance, using carefully composed training samples and reducing the training sample size by up to almost 90% can still yield 95% of the maximum performance. This gain is consistent across three Argument Mining tasks on three different datasets. We also publish a new dataset for future benchmarking.
• Abstract（参考訳）: 大規模なドキュメントソースから特定のトピックの引数コンポーネントを抽出し分類するArgument Miningのタスクは、大規模なArgument Miningデータセットはまれであり、引数コンポーネントの認識には専門家の知識を必要とするため、機械学習モデルや人間にとっても本質的に難しいタスクである。 検索された引数のスタンス検出も含むと、タスクはさらに難しくなります。 本研究では,少数・ゼロショット設定におけるArgument Miningデータセット合成の効果について検討する。 実験結果から, モデル性能の達成には微調整が必須であるが, 慎重に構成したトレーニングサンプルを用いることで, トレーニングサンプルサイズを最大90%まで下げることで, 最大性能の95%を達成できることがわかった。 このゲインは、3つの異なるデータセット上の3つのArgument Miningタスク間で一貫性がある。 また、将来のベンチマークのための新しいデータセットも公開しています。

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