基于第一性原理的论点生成

竞技辩手经常面临一项具有挑战性的任务——如何就一个他们知之甚少的话题进行辩论，准备时间只有几分钟，且无法查阅书籍或互联网？他们通常的做法是依靠“第一性原理”，即那些与许多话题相关、并在过往辩论中打磨过的通用论点。在这项工作中，我们旨在明确定义此类原则性、反复出现的论点的分类体系，并在给定一个有争议的话题时，自动识别这些论点中哪些与该话题相关。据我们所知，这是这种论点生成方法首次在自然语言处理（NLP）语境下被形式化并明确阐述。本工作的主要目标是证明定义这样一种分类体系是可能的。尽管此处提出的分类体系应被视为“初步尝试”，但它仍然是连贯的，很好地覆盖了相关话题，与专业辩手在演讲中实际论证的内容一致，并有助于为新话题自动生成论点。