論文の概要: To Revise or Not to Revise: Learning to Detect Improvable Claims for Argumentative Writing Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16799v1
• Date: Fri, 26 May 2023 10:19:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 15:53:53.242507
• Title: To Revise or Not to Revise: Learning to Detect Improvable Claims for Argumentative Writing Support
• Title（参考訳）: 修正する、または修正しない:議論的な執筆支援のための即興クレームを検出するための学習
• Authors: Gabriella Skitalinskaya and Henning Wachsmuth
• Abstract要約: 特定の修正が必要な議論的クレームを特定するための主な課題について検討する。 本稿では,リビジョン距離に基づく新しいサンプリング戦略を提案する。 文脈情報とドメイン知識を用いることで、予測結果をさらに改善できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.905660642919052
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optimizing the phrasing of argumentative text is crucial in higher education and professional development. However, assessing whether and how the different claims in a text should be revised is a hard task, especially for novice writers. In this work, we explore the main challenges to identifying argumentative claims in need of specific revisions. By learning from collaborative editing behaviors in online debates, we seek to capture implicit revision patterns in order to develop approaches aimed at guiding writers in how to further improve their arguments. We systematically compare the ability of common word embedding models to capture the differences between different versions of the same text, and we analyze their impact on various types of writing issues. To deal with the noisy nature of revision-based corpora, we propose a new sampling strategy based on revision distance. Opposed to approaches from prior work, such sampling can be done without employing additional annotations and judgments. Moreover, we provide evidence that using contextual information and domain knowledge can further improve prediction results. How useful a certain type of context is, depends on the issue the claim is suffering from, though.
• Abstract（参考訳）: 議論的テキストのフラージングの最適化は、高等教育や専門的開発において不可欠である。 しかし、特に初心者作家にとって、テキストの異なるクレームを改訂すべきか、どのように評価するかは難しい課題である。 本研究は,特定の修正を必要とする議論的クレームを特定する上での課題を考察する。 オンライン討論会における協調的な編集行動から学ぶことで,暗黙のリビジョンパターンを捉え,著者の議論をさらに改善するための指針となるアプローチを開発することを目指す。 我々は,同じテキストの異なるバージョン間の差異を捉えるための共通単語埋め込みモデルの性能を体系的に比較し,その影響を様々な記述問題に分析する。 本稿では,リビジョンベースコーパスのノイズに対処するために,リビジョン距離に基づく新しいサンプリング戦略を提案する。 以前の作業からのアプローチに対して、このようなサンプリングは追加のアノテーションや判断を使わずに行うことができる。 さらに,文脈情報とドメイン知識を用いることで,予測結果をさらに改善できることを示す。 しかし、ある種のコンテキストがどれほど有用かは、主張が抱える問題に依存する。

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