論文の概要: Argument Mining using BERT and Self-Attention based Embeddings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13906v1
- Date: Mon, 27 Feb 2023 15:52:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-28 15:00:49.001356
- Title: Argument Mining using BERT and Self-Attention based Embeddings
- Title（参考訳）: BERTと自己認識型埋め込みを用いた調合マイニング
- Authors: Pranjal Srivastava, Pranav Bhatnagar, Anurag Goel
- Abstract要約: 本稿では,議論マイニングのための新しい手法を提案する。
注意に基づく埋め込みを用いてリンク予測を行い、オンライン談話でよく見られる典型的な議論構造における因果的階層をモデル化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6114012813668934
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Argument mining automatically identifies and extracts the structure of
inference and reasoning conveyed in natural language arguments. To the best of
our knowledge, most of the state-of-the-art works in this field have focused on
using tree-like structures and linguistic modeling. But, these approaches are
not able to model more complex structures which are often found in online
forums and real world argumentation structures. In this paper, a novel
methodology for argument mining is proposed which employs attention-based
embeddings for link prediction to model the causational hierarchies in typical
argument structures prevalent in online discourse.
- Abstract（参考訳）: 引数マイニングは自然言語引数で伝達される推論と推論の構造を自動的に識別し抽出する。
私たちの知る限りでは、この分野の最先端の著作のほとんどは、木のような構造と言語モデリングを使うことに集中しています。
しかし、これらのアプローチは、オンラインフォーラムや現実世界の議論構造に見られるような、より複雑な構造をモデル化することはできない。
本稿では,オンライン談話に共通する典型的議論構造における因果階層をモデル化するためにリンク予測のための注意に基づく埋め込みを用いた,議論マイニングのための新しい手法を提案する。
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