ArgU：一个可控的事实性论点生成器

有效的论证对于达成具有满意结果的有目的对话至关重要。例如，说服某人重新考虑吸烟可能涉及基于事实和专家关于其危害及对家庭后果意见的、共情的、有充分依据的论点。然而，高质量事实性论点的自动生成具有挑战性。解决现有的可控性问题可使近期计算模型在论点生成上的进展成为潜在解决方案。在本文中，我们介绍 ArgU：一个神经论点生成器，能够从输入事实和真实世界概念生成事实性论点，并可使用基于 Walton 论点图式的控制码对立场和论点结构进行显式控制。遗憾的是，计算论点生成是相对新颖的领域且缺乏利于训练的数据集。因此，我们编制并发布了一个包含 69,428 条论点、覆盖六个主题与六种论点图式的标注语料库，使其成为用于识别论点图式的最大公开可用语料库；本文详述了我们的标注与数据集创建框架。我们进一步尝试了一种论点生成策略，通过在实际论点生成前生成“论点模板”来建立推理策略。我们的结果表明，通过使用基于论点图式和立场的控制码，可以为同一组事实自动生成展现不同推理模式的多样化论点。