论证挖掘中关系预测的与数据集无关基线集合
计算与语言
2020-03-12 v1 人工智能
摘要
论证挖掘是旨在从文本中抽取论证组件并预测论证性关系（即支持与攻击）的研究领域。特别地，文献中已提出众多方法来预测论证之间的关系，并为此构建了特定应用的标注资源。尽管这些资源是为在同一任务上实验而创建，但定义一个可成功应用于这些数据集的显著部分的单一关系预测方法，是论证挖掘中的一个开放研究问题。这意味着文献中提出的任何方法都无法轻易从一个资源移植到另一个资源。在本文中，我们通过提出一组与数据集无关的强神经基线来解决此问题，这些基线在文献中针对论证性关系预测任务提出的所有数据集上取得同质结果。因此，我们的基线可被论证挖掘社区采用，以更有效地比较某方法在论证性关系预测任务上的表现。
引用
@article{arxiv.2003.04970,
title = {A Dataset Independent Set of Baselines for Relation Prediction in Argument Mining},
author = {Oana Cocarascu and Elena Cabrio and Serena Villata and Francesca Toni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.04970},
year = {2020}
}