論文の概要: A Hybrid Intelligence Method for Argument Mining
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09713v2
- Date: Thu, 1 Aug 2024 11:24:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-02 14:14:35.363264
- Title: A Hybrid Intelligence Method for Argument Mining
- Title（参考訳）: argument Miningのためのハイブリッドインテリジェンス手法
- Authors: Michiel van der Meer, Enrico Liscio, Catholijn M. Jonker, Aske Plaat, Piek Vossen, Pradeep K. Murukannaiah,
- Abstract要約: 我々は、意見テキストから議論を抽出するハイブリッド(人間+AI)手法であるHyEnAを提案する。
市民フィードバックコーパスを用いたHyEnAの評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.323587736180259
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Large-scale survey tools enable the collection of citizen feedback in opinion corpora. Extracting the key arguments from a large and noisy set of opinions helps in understanding the opinions quickly and accurately. Fully automated methods can extract arguments but (1) require large labeled datasets that induce large annotation costs and (2) work well for known viewpoints, but not for novel points of view. We propose HyEnA, a hybrid (human + AI) method for extracting arguments from opinionated texts, combining the speed of automated processing with the understanding and reasoning capabilities of humans. We evaluate HyEnA on three citizen feedback corpora. We find that, on the one hand, HyEnA achieves higher coverage and precision than a state-of-the-art automated method when compared to a common set of diverse opinions, justifying the need for human insight. On the other hand, HyEnA requires less human effort and does not compromise quality compared to (fully manual) expert analysis, demonstrating the benefit of combining human and artificial intelligence.
- Abstract（参考訳）: 大規模な調査ツールにより、意見コーパスにおける市民からのフィードバックの収集が可能になる。
大きくて騒々しい意見から重要な議論を抽出することは、意見の迅速かつ正確に理解するのに役立ちます。
完全に自動化された手法は引数を抽出することができるが、(1)大きなアノテーションコストを誘導するラベル付きデータセットが必要であり、(2)既知の視点ではうまく機能するが、新しい視点では機能しない。
我々は,自動処理の高速化と人間の理解と推論能力を組み合わせた,意見テキストから議論を抽出するハイブリッド(人間+AI)手法HyEnAを提案する。
市民フィードバックコーパスを用いたHyEnAの評価を行った。
一方HyEnAは、さまざまな意見の共通セットと比較して最先端の自動化手法よりも高いカバレッジと精度を実現し、人間の洞察の必要性を正当化する。
一方、HyEnAは人間の努力を少なくし、人間と人工知能を組み合わせる利点を実証し、(完全に手動で)専門家の分析と比べて品質を損なわない。
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