論文の概要: Contextualizing Argument Quality Assessment with Relevant Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12280v3
• Date: Tue, 18 Jun 2024 03:11:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 05:33:23.996609
• Title: Contextualizing Argument Quality Assessment with Relevant Knowledge
• Title（参考訳）: 関連知識を用いた品質評価の文脈化
• Authors: Darshan Deshpande, Zhivar Sourati, Filip Ilievski, Fred Morstatter,
• Abstract要約: SPARKは、関連する知識による文脈化に基づく議論品質を評価するための新しい手法である。 我々は、大きな言語モデルを利用してフィードバックを提供したり、隠れた仮定を推測したり、同様の品質の議論を提供したり、あるいは反論をしたりする4つの拡張を考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.367297319588411
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic assessment of the quality of arguments has been recognized as a challenging task with significant implications for misinformation and targeted speech. While real-world arguments are tightly anchored in context, existing computational methods analyze their quality in isolation, which affects their accuracy and generalizability. We propose SPARK: a novel method for scoring argument quality based on contextualization via relevant knowledge. We devise four augmentations that leverage large language models to provide feedback, infer hidden assumptions, supply a similar-quality argument, or give a counter-argument. SPARK uses a dual-encoder Transformer architecture to enable the original argument and its augmentation to be considered jointly. Our experiments in both in-domain and zero-shot setups show that SPARK consistently outperforms existing techniques across multiple metrics.
• Abstract（参考訳）: 議論の質を自動評価することは、誤情報やターゲットスピーチに重要な意味を持つ課題として認識されている。 実世界の議論は文脈において厳密に固定されているが、既存の計算手法は、それらの精度と一般化性に影響を与える、その品質を分離して分析する。 本稿では,関連知識による文脈化に基づく議論品質評価手法であるSPARKを提案する。 我々は、大きな言語モデルを利用してフィードバックを提供したり、隠れた仮定を推測したり、同様の品質の議論を提供したり、あるいは反論をしたりする4つの拡張を考案する。 SPARKはデュアルエンコーダトランスフォーマーアーキテクチャを使用して、元の引数とその拡張を共同で検討できるようにする。 ドメイン内設定とゼロショット設定の両方の実験では、SPARKは複数のメトリクスで既存の技術よりも一貫して優れています。

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