A Dataset of General-Purpose Rebuttal
A Dataset of General-Purpose Rebuttal
复制标题
通用反驳数据集
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
N. Slonim
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Matan Orbach;Yonatan Bilu;Ariel Gera;Yoav Kantor;Lena Dankin;Tamar Lavee;Lili Kotlerman;Shachar Mirkin;Michal Jacovi;R. Aharonov;N. Slonim
在自然语言理解中，响应生成的任务通常集中在对短文本的响应上，例如推文或对话中的转折。在这里，我们提出了一个新颖的任务，即对长篇议论文做出批判性回应，并提出了一种基于一般反驳论点的方法来解决这个问题。我们在最近建议的议论内容听力理解任务的背景下做到这一点：给定一个关于某个指定主题的演讲，以及一系列相关论点，目标是确定演讲中出现了哪些论点。我们在这里描述的一般反驳（英语）克服了提供特定主题论点的需要，证明适用于大量主题。这允许创建超出特定参数可用的主题范围的响应。在这项工作中收集的所有数据都可免费用于研究。
In Natural Language Understanding, the task of response generation is usually focused on responses to short texts, such as tweets or a turn in a dialog. Here we present a novel task of producing a critical response to a long argumentative text, and suggest a method based on general rebuttal arguments to address it. We do this in the context of the recently-suggested task of listening comprehension over argumentative content: given a speech on some specified topic, and a list of relevant arguments, the goal is to determine which of the arguments appear in the speech. The general rebuttals we describe here (in English) overcome the need for topic-specific arguments to be provided, by proving to be applicable for a large set of topics. This allows creating responses beyond the scope of topics for which specific arguments are available. All data collected during this work is freely available for research.
DOI：
10.18653/v1/p18-1021
发表时间：
2018-05
期刊：
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影响因子：
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作者：
Xinyu Hua;Lu Wang-
通讯作者：
Xinyu Hua;Lu Wang-
DOI：
10.18653/v1/p19-1255
发表时间：
2019-06
期刊：
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影响因子：
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作者：
Xinyu Hua;Zhe Hu;Lu Wang
通讯作者：
Xinyu Hua;Zhe Hu;Lu Wang