对话中句子论点的相似性度量
计算与语言
2018-01-29 v1 人工智能
摘要
当人们谈论社会或政治话题时，相似的论点常由不同说话者以不同对话中的多种释义表达。辩论网站产生此类话题的精心策划的论点摘要；这些摘要通常由代表频繁释义命题的句子列表组成，或捕捉论点某一特定方面本质的标签，例如道德或第二修正案。我们称这些频繁释义的命题为ARGUMENT FACETS（论点面）。像这些策划网站一样，我们的目标是在多个对话中归纳和识别论点面，并生成摘要。然而，我们旨在自动完成。我们将问题框架为两个步骤：首先从原始社交媒体对话中提取表达论点的句子，然后按它们之间的相似性对提取的论点排序。相似论点集用于表示论点面。我们在此展示我们可以预测ARGUMENT FACET SIMILARITY（论点面相似性），与人工上限平均0.68相比，三个辩论话题上平均相关性0.63，轻松击败几个合理的基线。
引用
@article{arxiv.1709.01887,
title = {Measuring the Similarity of Sentential Arguments in Dialog},
author = {Amita Misra and Brian Ecker and Marilyn A. Walker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.01887},
year = {2018}
}
备注
Measuring the Similarity of Sentential Arguments in Dialog, by Misra, Amita and Ecker, Brian and Walker, Marilyn A, 17th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue, pages={276}, year={2016} The dataset is available at https://nlds.soe.ucsc.edu/node/44