論文の概要: Topic Ontologies for Arguments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09759v1
- Date: Mon, 23 Jan 2023 23:43:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-25 14:38:14.972733
- Title: Topic Ontologies for Arguments
- Title（参考訳）: 論説のトピックオントロジー
- Authors: Yamen Ajjour, Johannes Kiesel, Benno Stein, and Martin Potthast
- Abstract要約: 本論文は,45の論題コーパスを総合的に評価し,話題の包括的調査に貢献する。
本研究は,権威ある情報源とコーパスのトピックセットを比較することで,コーパスのトピックがソースによってよくカバーされていることを示す。
資料からの他のトピックは、現在のコーパスによってカバーされていないため、コーパス建設の興味深い方向性が明らかになっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.87435881466599
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many computational argumentation tasks, like stance classification, are
topic-dependent: the effectiveness of approaches to these tasks significantly
depends on whether the approaches were trained on arguments from the same
topics as those they are tested on. So, which are these topics that researchers
train approaches on? This paper contributes the first comprehensive survey of
topic coverage, assessing 45 argument corpora. For the assessment, we take the
first step towards building an argument topic ontology, consulting three
diverse authoritative sources: the World Economic Forum, the Wikipedia list of
controversial topics, and Debatepedia. Comparing the topic sets between the
authoritative sources and corpora, our analysis shows that the corpora
topics-which are mostly those frequently discussed in public online fora - are
covered well by the sources. However, other topics from the sources are less
extensively covered by the corpora of today, revealing interesting future
directions for corpus construction.
- Abstract（参考訳）: スタンス分類のような多くの計算議論タスクはトピックに依存しており、これらのタスクに対するアプローチの有効性は、それらがテストされているものと同じトピックから議論に基づいて訓練されたかどうかに大きく依存する。
では、研究者がアプローチを訓練するトピックは何か?
本論文は,45の論題コーパスを総合的に評価し,話題の包括的調査に貢献する。
評価のために、議論トピックオントロジーを構築するための第一歩を踏み出し、世界経済フォーラム、ウィキペディアの議論トピックリスト、ディベートペディアの3つの様々な権威ソースをコンサルティングします。
オーソリティ・ソースとコーパスのトピックセットを比較した結果,公開オンライン・フォラで頻繁に議論されるコーパスのトピックは,情報源によってよくカバーされていることがわかった。
しかし、資料からの他のトピックは、現在のコーパスによってカバーされていないため、コーパス建設の興味深い方向性が明らかになっている。
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