何种内容被复现？理解说服性论证解释中的“指针”
计算与语言
2019-11-05 v1 人工智能
计算机与社会
人机交互
机器学习
摘要
解释在日常生活中至关重要，并且是 AI 领域日益关注的话题。为探究提供自然语言解释的过程，我们利用 /r/ChangeMyView 子版块的动态构建了一个包含 36K 个自然产生的、关于某论证为何具有说服力的解释的数据集。我们提出一项新颖的词级预测任务，以研究解释如何有选择地复用或复现（echo）被解释对象（以下称 explanandum）中的信息。我们构建特征来捕捉 explanandum 中词的性质，并表明我们提出的特征不仅在预测词于解释中被复现方面具有相对较强的预测力，还能增强生成解释的神经网络方法。具体而言，虽然词自身的非上下文性质对停用词更有价值，但 explanandum 各组成部分之间的交互对于预测内容词的复现至关重要。我们还发现了词被复现的有趣模式。例如，尽管名词通常较不易被复现，但主语和宾语可依据其来源，在解释中更可能被复现。
引用
@article{arxiv.1911.00523,
title = {What Gets Echoed? Understanding the "Pointers" in Explanations of Persuasive Arguments},
author = {David Atkinson and Kumar Bhargav Srinivasan and Chenhao Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.00523},
year = {2019}
}
备注
19 pages, 3 figures, EMNLP 2019, the code and dataset are available at https://chenhaot.com/papers/explanation-pointers.html