Combining Argument Mining Techniques
Combining Argument Mining Techniques
复制标题
结合论证挖掘技术
DOI：
--
复制
发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
C. Reed
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
John Lawrence;C. Reed
在本文中，我们看三种不同的方法提取的论辩结构从一块自然语言文本。这些方法涵盖了语言特征、所讨论主题的变化以及用于识别论证方案组成部分的监督机器学习方法，以及在哲学和心理学中广泛详细描述的人类推理模式。对于这些方法中的每一个，我们实现的结果与以前报道的，而在同一时间实现一个更详细的参数结构。最后，我们使用这些单独技术的结果来组合应用它们，进一步改进了论元结构识别。
In this paper, we look at three different methods of extracting the argumentative structure from a piece of natural language text. These methods cover linguistic features, changes in the topic being discussed and a supervised machine learning approach to identify the components of argumentation schemes, patterns of human reasoning which have been detailed extensively in philosophy and psychology. For each of these approaches we achieve results comparable to those previously reported, whilst at the same time achieving a more detailed argument structure. Finally, we use the results from these individual techniques to apply them in combination, further improving the argument structure identification.
影响因子：
22.7
作者：
Bex, Floris;Lawrence, John;Reed, Chris
通讯作者：
Reed, Chris