Annotating argumentative structure in English-as-a-Foreign-Language learner essays
Annotating argumentative structure in English-as-a-Foreign-Language learner essays
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注释英语作为外语学习者论文中的论证结构
DOI：
10.1017/s1351324921000218
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发表时间：
2021
影响因子：
2.5
通讯作者：
Simone Teufel and Takenobu Tokunaga
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jan Wira Gotama Putra;Simone Teufel and Takenobu Tokunaga
论元挖掘的目的是解释单个的论证语篇单位（如句子或分句）之间的关系以及它们在整个论证中所起的作用。议论文结构的自动识别是一个很有吸引力的研究课题，因为它有利于文本评估、文本生成、文本改进和摘要等下游任务。现有的研究集中在分析由熟练的作者提供的写得很好的文本。然而，世界上大多数说英语的人都不是母语，他们的文本往往结构不良，特别是如果他们仍处于学习阶段。然而，对于非母语语篇中的论辩结构，目前还没有专门的研究。在这篇文章中，我们提出了第一个语料库包含议论文结构注释英语作为一种外语（EFL）的文章，以及一个专门设计的注释方案。本研究的语料库名为“ICNALE-AS”，包含了434篇来自亚洲各国的英语学习者的作文。这里介绍的语料库对教育领域特别有用。在分析EFL作文中与议论文相关的问题的基础上，教育者可以制定改进方法，使之更接近母语水平的作品。我们的参数注释方案是明显稳定的，实现了良好的注释者间协议和近乎完美的注释者内协议。我们还提出了一套新的文档级协议的指标，能够量化的结构协议从各个方面的论证，从而提供了一个更全面的分析论证结构注释的质量。这些指标在一个众包的元评估实验中进行评估，与人类判断的相关性达到中等到良好。
Argument mining (AM) aims to explain how individual argumentative discourse units (e.g. sentences or clauses) relate to each other and what roles they play in the overall argumentation. The automatic recognition of argumentative structure is attractive as it benefits various downstream tasks, such as text assessment, text generation, text improvement, and summarization. Existing studies focused on analyzing well-written texts provided by proficient authors. However, most English speakers in the world are non-native, and their texts are often poorly structured, particularly if they are still in the learning phase. Yet, there is no specific prior study on argumentative structure in non-native texts. In this article, we present the first corpus containing argumentative structure annotation for English-as-a-foreign-language (EFL) essays, together with a specially designed annotation scheme. The annotated corpus resulting from this work is called “ICNALE-AS” and contains 434 essays written by EFL learners from various Asian countries. The corpus presented here is particularly useful for the education domain. On the basis of the analysis of argumentation-related problems in EFL essays, educators can formulate ways to improve them so that they more closely resemble native-level productions. Our argument annotation scheme is demonstrably stable, achieving good inter-annotator agreement and near-perfect intra-annotator agreement. We also propose a set of novel document-level agreement metrics that are able to quantify structural agreement from various argumentation aspects, thus providing a more holistic analysis of the quality of the argumentative structure annotation. The metrics are evaluated in a crowd-sourced meta-evaluation experiment, achieving moderate to good correlation with human judgments.
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通讯作者：
石川慎一郎