Summarizing Multi-Party Argumentative Conversations in Reader Comment on News
Summarizing Multi-Party Argumentative Conversations in Reader Comment on News
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新闻读者评论中的多方议论性对话总结
DOI：
10.18653/v1/w16-2802
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
R. Gaizauskas
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Emma Barker;R. Gaizauskas
现有的方法来总结读者评论中的多方争论性对话是提取的，并且不能捕捉这些对话的争论性本质。论证挖掘的工作提出了识别文本中的论证元素和关系的方案，但尚未解决如何根据这些方案从对话的全局分析中生成摘要。在本文中，我们：（1）提出一个以问题为中心的计划，分析和图形表示的论点在读者评论讨论在网上新闻，（2）显示如何摘要捕捉的争论性质的读者评论可以从我们的图形表示生成。
Existing approaches to summarizing multi-party argumentative conversations in reader comment are extractive and fail to capture the argumentative nature of these conversations. Work on argument mining proposes schemes for identifying argument elements and relations in text but has not yet addressed how summaries might be generated from a global analysis of a conversation based on these schemes. In this paper we: (1) propose an issue-centred scheme for analysing and graphically representing argument in reader comment discussion in on-line news, and (2) show how summaries capturing the argumentative nature of reader comment can be generated from our graphical representation.
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
Tatsuki Kuribayashi;Paul Reisert;Naoya Inoue;and Kentaro Inui
通讯作者：
and Kentaro Inui