Minería de argumentos
La minería de argumentos , o minería de argumentos , es un área de investigación dentro del campo del procesamiento del lenguaje natural . El objetivo de la minería de argumentos es la extracción e identificación automática de estructuras argumentativas del texto en lenguaje natural con la ayuda de programas de computadora. [1] Tales estructuras argumentativas incluyen la premisa, las conclusiones, el esquema del argumento y la relación entre el argumento principal y secundario, o el argumento principal y el contraargumento dentro del discurso. [2] [3] La serie de talleres Argument Mining es el principal foro de investigación para la investigación relacionada con la minería de argumentos. [4]
Aplicaciones
La minería de argumentos se ha aplicado en muchos géneros diferentes, incluida la evaluación cualitativa del contenido de las redes sociales (por ejemplo, Twitter, Facebook), donde proporciona una herramienta poderosa para los responsables de la formulación de políticas y los investigadores en ciencias sociales y políticas. [1] Otros dominios incluyen documentos legales, reseñas de productos, artículos científicos, debates en línea, artículos de periódicos y dominios dialógicos. Los enfoques de aprendizaje por transferencia se han utilizado con éxito para combinar los diferentes dominios en un modelo de argumentación independiente del dominio. [5]
La minería de argumentos se ha utilizado para proporcionar a los estudiantes apoyo de escritura individual al acceder y visualizar el discurso de la argumentación en sus textos. La aplicación de la minería de argumentos en una herramienta de aprendizaje centrada en el usuario ayudó a los estudiantes a mejorar sus habilidades de argumentación de manera significativa en comparación con las aplicaciones tradicionales de aprendizaje de argumentación. [6]
Desafíos
Dada la amplia variedad de géneros de textos y las diferentes perspectivas y enfoques de investigación, ha sido difícil llegar a un esquema de evaluación común y objetivo. [7] Se han propuesto muchos conjuntos de datos anotados, algunos de los cuales están ganando popularidad, pero aún no se ha encontrado un conjunto de datos consensuados. Anotar estructuras argumentativas es una tarea muy exigente. Ha habido intentos exitosos de delegar tales tareas de anotación a la multitud, pero el proceso aún requiere mucho esfuerzo y conlleva un costo significativo. Los intentos iniciales de sortear este obstáculo se realizaron utilizando el enfoque de supervisión débil. [8]
Ver también
Referencias
- ^ a b Lippi, Marco; Torroni, Paolo (20 de abril de 2016). "Minería de la argumentación: estado del arte y tendencias emergentes" . Transacciones ACM sobre tecnología de Internet . 16 (2): 10. doi : 10.1145 / 2850417 . ISSN 1533-5399 . S2CID 9561587 .
- ^ Budzynska, Katarzyna; Villata, Serena. "Argument Mining - Tutorial IJCAI2016" . www.i3s.unice.fr . Consultado el 30 de marzo de 2018 .
- ^ Gurevych, Iryna; Reed, Chris; Slonim, Noam; Stein, Benno. "Enfoques de PNL a la argumentación computacional - Tutorial de ACL 2016" .
- ^ "V Taller de Minería de Argumentos" .
- ^ Wambsganss, Thiemo; Molyndris, Nikolaos; Söllner, Matthias (2020-03-09), "Unlocking Transfer Learning in Argumentation Mining: A Domain-Independent Modelling Approach" (PDF) , WI2020 Zentrale Tracks , GITO Verlag, págs. 341–356, doi : 10.30844 / wi_2020_c9-wambsganss , ISBN 978-3-95545-335-0
- ^ "AL: un sistema de apoyo al aprendizaje adaptativo para las habilidades de argumentación | Actas de la Conferencia CHI 2020 sobre factores humanos en sistemas informáticos" (PDF) . doi : 10.1145 / 3313831.3376732 . S2CID 218482749 . Cite journal requiere
|journal=( ayuda ) - ^ Levy, Ran; Gretz, Shai; Sznajder, Benjamin; Hummel, Shay; Aharonov, Ranit; Slonim, Noam (2017). "Detección de reclamos de todo el corpus no supervisada" . Actas del IV Taller de Minería Argumentativa 2017 .
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