Identifying Prominent Arguments in Online Debates Using Semantic Textual Similarity
Identifying Prominent Arguments in Online Debates Using Semantic Textual Similarity
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使用语义文本相似性识别在线辩论中的突出论点
DOI：
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
J. Šnajder
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Filip Boltuzic;J. Šnajder
在线辩论激发了争论性的讨论，从中往往会出现普遍接受的论点。我们认为，在网上辩论的突出参数的无监督识别的任务。作为第一步，在本文中，我们使用语义文本相似性进行聚类分析，以检测类似的参数。我们进行了初步的聚类评估和错误分析的基础上对手动标记的数据集的聚类类匹配。
Online debates sparkle argumentative discussions from which generally accepted arguments often emerge. We consider the task of unsupervised identification of prominent argument in online debates. As a first step, in this paper we perform a cluster analysis using semantic textual similarity to detect similar arguments. We perform a preliminary cluster evaluation and error analysis based on cluster-class matching against a manually labeled dataset.