Fugu-MT 論文翻訳(概要): ArgRewrite V.2: an Annotated Argumentative Revisions Corpus

論文の概要: ArgRewrite V.2: an Annotated Argumentative Revisions Corpus

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01677v1
Date: Fri, 3 Jun 2022 16:40:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-06 13:04:41.360301
Title: ArgRewrite V.2: an Annotated Argumentative Revisions Corpus
Title（参考訳）: ArgRewrite V.2: Annotated Argumentative Revisions Corpus
Authors: Omid Kashefi, Tazin Afrin, Meghan Dale, Christopher Olshefski, Amanda Godley, Diane Litman, Rebecca Hwa
Abstract要約: ArgRewrite V.2は2サイクルのリビジョンから収集された注釈付き議論的リビジョンのコーパスであり、自動運転車に関する議論的エッセイである。 ArgRewriteのさまざまなリビジョン単位の範囲と目的の粒度レベルは、新しいタイプのメタデータを含むとともに、リビジョン分析を含む研究やアプリケーションに有用なリソースとなります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.65107335326471
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Analyzing how humans revise their writings is an interesting research question, not only from an educational perspective but also in terms of artificial intelligence. Better understanding of this process could facilitate many NLP applications, from intelligent tutoring systems to supportive and collaborative writing environments. Developing these applications, however, requires revision corpora, which are not widely available. In this work, we present ArgRewrite V.2, a corpus of annotated argumentative revisions, collected from two cycles of revisions to argumentative essays about self-driving cars. Annotations are provided at different levels of purpose granularity (coarse and fine) and scope (sentential and subsentential). In addition, the corpus includes the revision goal given to each writer, essay scores, annotation verification, pre- and post-study surveys collected from participants as meta-data. The variety of revision unit scope and purpose granularity levels in ArgRewrite, along with the inclusion of new types of meta-data, can make it a useful resource for research and applications that involve revision analysis. We demonstrate some potential applications of ArgRewrite V.2 in the development of automatic revision purpose predictors, as a training source and benchmark.
Abstract（参考訳）: 人間がどのように書き直したかを分析することは、教育の観点からだけでなく、人工知能の観点からも興味深い研究課題である。このプロセスのより良い理解は、インテリジェントなチュータリングシステムから支援的で協調的な書き込み環境まで、多くのNLPアプリケーションを促進する可能性がある。しかし、これらのアプリケーションの開発にはリビジョンコーパスが必要であり、広くは利用できない。本稿では,2サイクルのリビジョンから収集した注釈付き議論的リビジョンのコーパスであるArgRewrite V.2を,自動運転車に関する議論的エッセイとして紹介する。アノテーションは目的の粒度の異なるレベル(粗さと細さ)とスコープ(意味と下位)で提供される。さらに、コーパスには、各著者に与えられるリビジョンゴール、エッセイスコア、アノテーション検証、メタデータとして参加者から収集された事前および後調査が含まれている。 ArgRewriteのさまざまなリビジョン単位の範囲と目的の粒度レベルは、新しいタイプのメタデータを含むとともに、リビジョン分析を含む研究やアプリケーションに有用なリソースとなります。本稿では,ArgRewrite V.2をトレーニングソースおよびベンチマークとして,自動修正目的予測器の開発に適用する可能性を示す。

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