ERTIM@MC2：多样性论证推文检索
计算与语言
2023-04-18 v1
摘要
在本文中，我们介绍了我们参与CLEF MC2 2018任务2（观点论证挖掘）的情况。该任务旨在从大规模多语言集合中检测关于一些英语和法语节日的具有最强论证性且最多样的推文。我们通过计算一条推文所包含的论证复合体数量来衡量其论证性。我们将论证复合体视为观点表达与其由事实支撑及特定结构化的组合。关于多样性，我们考虑推文所涵盖的节日方面数量。初始步骤过滤原始数据集以符合任务的语言和主题要求。然后，我们计算并整合语言描述符以检测推文中的主张及其各自的依据。最后一步通过根据推文文本内容聚类并从中选择最具论证性的推文来提取最多样的论证。我们在文末描述了我们在所提交的不同运行中将描述符组合的不同方式，并讨论了它们的结果。
引用
@article{arxiv.2304.08047,
title = {ERTIM@MC2: Diversified Argumentative Tweets Retrieval},
author = {Kévin Deturck and Parantapa Goswami and Damien Nouvel and Frédérique Segond},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.08047},
year = {2023}
}