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The purpose of argument mining research is to analyze and understand the stances, content, and structures of large argumentative texts, such as online debates. For our research, we collected a list of identified arguments from online debates and attempted to use unsupervised methods to create a list of common justifications for each argument stance in each domain. We propose a model that clusters arguments by subtopics, or justifications, and then extracts the list of representative words for argument facets from each cluster. We were able to improve clustering performance by using a combination of three different similarity matrices (cosine similarity between BERT sentence embeddings, semantic textual similarity, and similarity between topic probability distributions) for the clustering algorithm. Our clustering produced 5%p and 7.5%p of ARI and V-measure values on average, which outperforms previous work in two of four domains. Additionally, we used a Transformer model to utilize the attention weights to discover argument facets, and we observed better performances compared to the method without attention weights.
목차
1. Introduction
2. Related Work
3. Data
4. Argument Clustering
5. Discovering Argument Facets
6. Conclusion
References
참고문헌 (32)
참고문헌 신청
Agirre, Eneko / 2012 / SemEval-2012 task 6: A pilot on semantic textual similarity / Proceedings of the First Joint Conference on Lexical and Computational Semantics-Volume 1: Proceedings of the main conference and the shared task, and Volume 2: Proceedings of the Sixth International Workshop on Semantic Evaluation :385~393
Ajjour, Yamen / 2019 / Modeling frames in argumentation / Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP) :2915~2925
Blei, David M. / 2003 / Latent dirichlet allocation / the Journal of machine Learning research 3:993~1022
Boltužić́, Filip / 2015 / Identifying prominent arguments in online debates using semantic textual similarity / Proceedings of the 2nd Workshop on Argumentation Mining :110~115
Cho, Kyunghyun / 2014 / On the properties of neural machine translation: Encoder-decoder approaches / arXiv preprint arXiv:1409.1259
Ajjour, Yamen / 2019 / Modeling frames in argumentation / Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP) :2915~2925
Blei, David M. / 2003 / Latent dirichlet allocation / the Journal of machine Learning research 3:993~1022
Boltužić́, Filip / 2015 / Identifying prominent arguments in online debates using semantic textual similarity / Proceedings of the 2nd Workshop on Argumentation Mining :110~115
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