Mining Arguments From 19th Century Philosophical Texts Using Topic Based Modelling
Mining Arguments From 19th Century Philosophical Texts Using Topic Based Modelling
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使用基于主题的建模从 19 世纪哲学文本中挖掘论据
DOI：
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Andrew Ravenscroft
中科院分区：
文献类型：
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作者：
John Lawrence;C. Reed;C. Allen;S. McAlister;Andrew Ravenscroft
在本文中，我们将研究参数的手动分析，以及如何将其与当前自动参数分析的状态进行比较。这些考虑因素被用来开发一种新的方法，结合机器学习算法从文本中提取命题，主题模型来确定论点结构。将该方法的结果与手册进行比较，
In this paper we look at the manual analysis of arguments and how this compares to the current state of automatic argument analysis. These considerations are used to develop a new approach combining a machine learning algorithm to extract propositions from text, with a topic model to determine argument structure. The results of this method are compared to a manual
影响因子：
22.7
作者：
Bex, Floris;Lawrence, John;Reed, Chris
通讯作者：
Reed, Chris