Unsupervised Detection of Argumentative Units though Topic Modeling Techniques

[Joju-Matsumoto]

一言でいうと

トピックモデルを用いて教師なしでargument unitの検出を行った

論文リンク

https://www.aclweb.org/anthology/W17-5113/

著者/所属機関

Alfio Ferrara, Stefano Montanelli, Georgios Petasis

投稿日付(yyyy/MM/dd)

2017

概要

• 教師なしでargument unitの検出を試みた．
• トピックモデルでargument unitを検出できるか調べた．
• トピック情報はargument unit検出に有用であることがわかった．

新規性・差分

結果

コメント

[Joju-Matsumoto]

3. method

• 特定のトピックのみに強く焦点が当てられている文章を議論単位とする
• attractionの概念を導入

[Joju-Matsumoto]

3.1 A2Tアプローチ

• テキストコーパス C={c_1,...,c_n}
• コーパスは文のシーケンス
• A2Tのゴールは議論単位U={<s_1,c,l>,...,<s_h,c,l>}を検出すること
  • s：議論単位の文
  • c：sを含むテキスト(?)
  • l：議論役割(major claim，Claim，Premise)
• 処理の流れ
  • 文の抽出
    • 文単位でのトピックモデル を適用するため
    • コーパスを文集合 Sに変換する
    • S={<s_1,c,pos>,...,<s_m,c,pos>}
    • s_i：文章ベクトル
    • c：テキスト(全体?)
    • pos：テキスト内のポジション
    • 文インデックスに格納
  • トピックモデル
    • 文集合Sにトピックモデル を適用
    • 2つの結果が得られる
    • 文集合Sに対する最も表現的な潜在変数を表すトピックの集合T
    • 各文に対するトピックの分布θ
  • Attractionの評価