Fugu-MT 論文翻訳(概要): NLAS-multi: A Multilingual Corpus of Automatically Generated Natural Language Argumentation Schemes

論文の概要: NLAS-multi: A Multilingual Corpus of Automatically Generated Natural Language Argumentation Schemes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14458v1
Date: Thu, 22 Feb 2024 11:31:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-23 15:35:34.796646
Title: NLAS-multi: A Multilingual Corpus of Automatically Generated Natural Language Argumentation Schemes
Title（参考訳）: NLAS-multi: 自動生成自然言語処理方式の多言語コーパス
Authors: Ramon Ruiz-Dolz, Joaquin Taverner, John Lawrence and Chris Reed
Abstract要約: 本稿では,異なるトピックや言語における自然言語引数の自動生成のための効果的な方法論を提案する。また、議論スキームの自動識別のための一組のソリッドベースラインと微調整モデルも提示する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.015890309289342
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Some of the major limitations identified in the areas of argument mining, argument generation, and natural language argument analysis are related to the complexity of annotating argumentatively rich data, the limited size of these corpora, and the constraints that represent the different languages and domains in which these data is annotated. To address these limitations, in this paper we present the following contributions: (i) an effective methodology for the automatic generation of natural language arguments in different topics and languages, (ii) the largest publicly available corpus of natural language argumentation schemes, and (iii) a set of solid baselines and fine-tuned models for the automatic identification of argumentation schemes.
Abstract（参考訳）: 議論のマイニング、引数生成、自然言語引数分析の領域で特定される主な制限は、議論的にリッチなデータを注釈する複雑さ、コーパスのサイズが限られていること、およびこれらのデータが注釈付けされる異なる言語や領域を表す制約と関係している。これらの制限に対処するため、本稿では以下の貢献を述べる。 (i)異なる話題・言語における自然言語引数の自動生成のための効果的な手法 (ii)自然言語の議論スキームの最大公用コーパス、及び (iii)議論スキームの自動識別のための厳密なベースラインと微調整されたモデルの集合。

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