Майнинг аргументов: обзор

Argument Mining: A Survey
John Lawrence, Chris Reed
2019-10-08

майнинг аргументоваргументативная структурапрогнозирование финансовых рынковвывод и рассуждениеобработка естественного языка
Майнинг аргументов представляет собой автоматическое выявление и извлечение структуры вывода и рассуждения, выраженных в виде аргументов, представленных на естественном языке. Понимание аргументативной структуры позволяет определить не только то, какие позиции занимают люди, но и почему они придерживаются тех или иных мнений, обеспечивая ценную информацию в таких разнообразных областях, как прогнозирование финансовых рынков и связи с общественностью. В этом обзоре рассматриваются методы, формирующие основу майнинга аргументов, представлен обзор последних достижений в данной области и обсуждаются проблемы автоматического извлечения более глубокого понимания рассуждений, выраженных в языке в целом.
1
Аргументативный анализ автоматически выявляет и извлекает структуры вывода и рассуждений, выраженные в аргументах на естественном языке.
2
Аргументативный анализ имеет потенциальные применения в различных областях, включая прогнозирование финансовых рынков и связи с общественностью.
3
Автоматическое извлечение более глубокого понимания рассуждений из языка остается значительной проблемой для аргументативного анализа.
4
Моделирование аргументативной структуры позволяет определить не только позиции людей, но и причины, лежащие в основе их мнений.
5
В обзоре рассматриваются фундаментальные методы и последние достижения в аргументативном анализе.

аргументы и их структура вывода, выраженные на естественном языке

автоматическое выявление и извлечение аргументативной структуры, включая позиции и рассуждения, выраженные в аргументах

Publication Details
Publication Date
2019-10-08
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
John Lawrence
Chris Reed
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%