TILFA:论证挖掘中文本、图像与布局融合的统一框架
人工智能
2023-10-11 v1 计算与语言
摘要
论证挖掘(AM)的一个主要目标是分析作者的立场。与之前仅关注文本的AM数据集不同,第10届论证挖掘研讨会上的共享任务引入了一个包含文本和图像的数据集。重要的是,这些图像既包含视觉元素也包含光学字符。我们的新框架TILFA(论证挖掘中文本、图像与布局融合的统一框架)旨在处理这种混合数据。它不仅擅长理解文本,还能检测光学字符并识别图像中的布局细节。我们的模型显著优于现有基线,使我们的团队KnowComp在该共享任务的论证性立场分类子任务排行榜上获得第一名。
引用
@article{arxiv.2310.05210,
title = {TILFA: A Unified Framework for Text, Image, and Layout Fusion in Argument Mining},
author = {Qing Zong and Zhaowei Wang and Baixuan Xu and Tianshi Zheng and Haochen Shi and Weiqi Wang and Yangqiu Song and Ginny Y. Wong and Simon See},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.05210},
year = {2023}
}
备注
Accepted to the 10th Workshop on Argument Mining, co-located with EMNLP 2023