论证抽取的混合智能方法
人工智能
2024-08-02 v2 计算与语言
人机交互
摘要
大规模调查工具使得从意见语料库中收集市民反馈成为可能。从大量噪声意见集合中提取关键论点有助于快速准确地理解意见。完全自动的方法可以提取论点，但 (1) 需要大量标记数据导致大量标注成本， (2) 对已知观点有效，但对新观点不够。我们提出一种混合 (人类 + AI) 方法 HyEnA，用于从意见文本中提取论点，将自动处理的速度与人类的理解与推理能力相结合。我们在三个市民反馈语料库上对 HyEnA 进行评估。我们发现，一方面，HyEnA 在与一组多样化意见进行比较时，优于现有自动方法，实现更高的覆盖率和准确性，凸显了需要人类洞察力的原因。另一方面，HyEnA 所需的人力成本低于完全人工方法，且不损害质量，显示出人类与人工智能结合的优势。
引用
@article{arxiv.2403.09713,
title = {A Hybrid Intelligence Method for Argument Mining},
author = {Michiel van der Meer and Enrico Liscio and Catholijn M. Jonker and Aske Plaat and Piek Vossen and Pradeep K. Murukannaiah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.09713},
year = {2024}
}
备注
Published in JAIR