論文の概要: Can Large Language Models perform Relation-based Argument Mining?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11243v1
- Date: Sat, 17 Feb 2024 10:37:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-20 22:24:14.547216
- Title: Can Large Language Models perform Relation-based Argument Mining?
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルは関係ベースの引数マイニングを実行できるか?
- Authors: Deniz Gorur, Antonio Rago, Francesca Toni
- Abstract要約: 引数マイニング(Argument mining、AM)は、テキストから引数、それらのコンポーネント、および/またはコンポーネント間の関係を自動的に抽出するプロセスである。
関係ベースAM(Relation-based AM、RbAM)は、議論における合意(サポート)と不一致(アタック)の関係の特定に焦点を当てたAMの一形態である。
汎用大規模言語モデル (LLM) は, 適切な素数化, 誘導によって, 最高の性能(RoBERTaベース) のベースラインを大幅に上回ることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.362683263839772
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Argument mining (AM) is the process of automatically extracting arguments,
their components and/or relations amongst arguments and components from text.
As the number of platforms supporting online debate increases, the need for AM
becomes ever more urgent, especially in support of downstream tasks.
Relation-based AM (RbAM) is a form of AM focusing on identifying agreement
(support) and disagreement (attack) relations amongst arguments. RbAM is a
challenging classification task, with existing methods failing to perform
satisfactorily. In this paper, we show that general-purpose Large Language
Models (LLMs), appropriately primed and prompted, can significantly outperform
the best performing (RoBERTa-based) baseline. Specifically, we experiment with
two open-source LLMs (Llama-2 and Mistral) with ten datasets.
- Abstract（参考訳）: 引数マイニング(英: argument mining、am)は、テキストから引数とそのコンポーネントおよび/または関係を自動的に抽出するプロセスである。
オンライン討論を支援するプラットフォームの数が増えるにつれて、特に下流タスクのサポートにおいて、AMの必要性はますます緊急になっている。
関係ベースAM(Relation-based AM、RbAM)は、議論における合意(サポート)と不一致(アタック)の関係の特定に焦点を当てたAMの一形態である。
RbAMは難しい分類タスクであり、既存のメソッドは十分に機能しない。
本稿では,汎用大規模言語モデル (llm) が,最もパフォーマンスの高い (roberta ベース) ベースラインを大幅に上回ることができることを示す。
具体的には、Llama-2 と Mistral の2つのオープンソース LLM を10個のデータセットで実験する。
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