1 Introduction
ニュース社説の文章：lead paragraphで始まり，punchを持った終わり方をする
既存の研究：議論と説得力の効果
Justine Zhang, Ravi Kumar, Sujith Ravi, and CristianDanescu-Niculescu-Mizil. 2016.Conversationalflow in Oxford-style debates. InProceedings of the2016 Conference of the North American Chapter ofthe Association for Computational Linguistics: Hu-man Language Technologies, pages 136–141, SanDiego, California. Association for ComputationalLinguistics.
Henning Wachsmuth, Manfred Stede, Roxanne El Baff,Khalid Al Khatib, Maria Skeppstedt, and BennoStein. 2018.Argumentation synthesis followingrhetorical strategies. InProceedings of the 27th In-ternational Conference on Computational Linguis-tics, pages 3753–3765. Association for Computa-tional Linguistics
読者への影響の研究
Stephanie Lukin, Pranav Anand, Marilyn Walker, andSteve Whittaker. 2017. Argument strength is in theeye of the beholder: Audience effects in persuasion.InProceedings of the 15th Conference of the Euro-pean Chapter of the Association for ComputationalLinguistics: Volume 1, Long Papers, pages 742–753.Association for Computational Linguistics
Esin Durmus and Claire Cardie. 2018. Exploring therole of prior beliefs for argument persuasion. InProceedings of the 2018 Conference of the NorthAmerican Chapter of the Association for Computa-tional Linguistics: Human Language Technologies,Volume 1 (Long Papers), volume 1, pages 1035–1045.
2 Related Work
論説の基礎となる構造をモデル化：Khalid Al-Khatib, Henning Wachsmuth, JohannesKiesel, Matthias Hagen, and Benno Stein. 2016.A news editorial corpus for mining argumentationstrategies.In26th International Conference onComputational Linguistics (COLING 2016), pages3433–3443. Association for Computational Linguis-tics
4つの側面が社説の説得力に影響を与える：linguistic, 読者の信念，著者の信念，テキストの効果
Helena Halmari and Tuija Virtanen. 2005.Persuasionacross Genres: a Linguistic Approach, volume 130.John Benjamins Publishing
コンテンツの選択の影響はフレーミングの概念に影響：Yamen Ajjour, Milad Alshomary, Henning Wachsmuth,and Benno Stein. 2019.Modeling frames in ar-gumentation. InProceedings of the 2019 Confer-ence on Empirical Methods in Natural LanguageProcessing and the 9th International Joint Confer-ence on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP), pages 2922–2932, Hong Kong, China. As-sociation for Computational Linguistics
本研究では，Roxanne El Baff, Henning Wachsmuth, Khalid Al-Khatib, Manfred Stede, and Benno Stein. 2019.Computational argumentation synthesis as a lan-guage modeling task. In12th International NaturalLanguage Generation Conference. ACLのコーパスを用いる
3 Style Features
features
・LIWC：lexicon-based text analysis (15次元)
・NRC Emotion & Sentimen 語彙t：感情語 / negative and positive感情
・Webs ADUs：manifest anecdotal, statisticalなどの証拠を示す文章の数を特定すぐ分類器
Khalid Al-Khatib, Henning Wachsmuth, Matthias Ha-gen, and Benno Stein. 2017. Patterns of argumen-tation strategies across topics. In2017 Conferenceon Empirical Methods in Natural Language Process-ing (EMNLP 2017, pages 1362–1368. Associationfor Computational Linguistics
・MPQA Arguing：議論の様々なパターンを含む語彙を構築
・MPQA Subjectivity：OpeninFinder2.0で提供される分類器を用いて主観と客観の文章に分類
4 Data
NYTimes1000件のアノテーションが含まれる
Roxanne El Baff, Henning Wachsmuth, Khalid Al-Khatib, and Benno Stein. 2018. Challenge or em-power: Revisiting argumentation quality in a newseditorial corpus. InProceedings of the 22nd Confer-ence on Computational Natural Language Learning,pages 454–464. Association for Computational Lin-guistics
annotationには，読者に対してどう思わせるかについて記述
時系列的に分割
5 Prediction of Persuasive Effects
2つのイデオロギー (liberal or conservative)が与えられた時に，それがchallenging, ineffective, reinforcingかどうかを判定
SVMモデルで分類
結果：Table3でmacro-F1とmicro-F1 score評価
→ ニュース記事のideologyと読者のideologyが一致している場合：テキストのスタイルが重要
→ あっていない場合は，スタイルが重要な要素ではない？
6 Identification of Style patterns
どのような文体パターンが重要
・leading, body, endingを抽象化し，クラスター分析を用いてスタイルラベルを作成
・各クラス特有のパターンを抽出
0. 論文
Journal/Conference: ACL 2020 Title: Analyzing the Persuasive Effect of Style in News Editorial Argumentation Authors: Roxanne El Baff, Henning Wachsmuth, Khalid Al Khatib, Benno Stein URL: https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.287/
1. どんなもの？
リベラルな新聞社であるNYTimewsの社説を対象に，リベラル/保守の読者に与える影響をスタイルとコンテンツの2つの観点から分析
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
ニュースの社説をlead, body, endingに分割を行い，toneやauthenticの観点から分析をおこなうといった詳細な分析を行った点． 本分析によって，今後のスタイル的な観点からのニュース社説生成において有用である．
3. 技術や手法のキモはどこ？
4. どうやって有効だと検証した？
政治的志向が新聞社と読者で一致すれば社説の影響を与えるという結果が得られた． 更に，分類された社説のスタイルの分析では，challengingな論説は低いauthenticityを示すなどの結果が得られた．
5. 議論はある？
6.次に読むべき論文は？
メモ
code：https://github.com/webis-de/acl20-editorials-style-persuasive-effect
Abst ニュース記事のAbstがいかにして説得力をもつか？ リベラルなNYTimewsの社説にイデオロギー特有の効果を付与→ 内容 /スタイル重視のクラス比較 社説のleads, bodies, endingsのパターンをクラスター化して分析
1 Introduction ニュース社説の文章：lead paragraphで始まり，punchを持った終わり方をする 既存の研究：議論と説得力の効果 Justine Zhang, Ravi Kumar, Sujith Ravi, and CristianDanescu-Niculescu-Mizil. 2016.Conversationalflow in Oxford-style debates. InProceedings of the2016 Conference of the North American Chapter ofthe Association for Computational Linguistics: Hu-man Language Technologies, pages 136–141, SanDiego, California. Association for ComputationalLinguistics. Henning Wachsmuth, Manfred Stede, Roxanne El Baff,Khalid Al Khatib, Maria Skeppstedt, and BennoStein. 2018.Argumentation synthesis followingrhetorical strategies. InProceedings of the 27th In-ternational Conference on Computational Linguis-tics, pages 3753–3765. Association for Computa-tional Linguistics
読者への影響の研究 Stephanie Lukin, Pranav Anand, Marilyn Walker, andSteve Whittaker. 2017. Argument strength is in theeye of the beholder: Audience effects in persuasion.InProceedings of the 15th Conference of the Euro-pean Chapter of the Association for ComputationalLinguistics: Volume 1, Long Papers, pages 742–753.Association for Computational Linguistics Esin Durmus and Claire Cardie. 2018. Exploring therole of prior beliefs for argument persuasion. InProceedings of the 2018 Conference of the NorthAmerican Chapter of the Association for Computa-tional Linguistics: Human Language Technologies,Volume 1 (Long Papers), volume 1, pages 1035–1045.
本研究：文体の選択が読者にどのような効果を与えるか？ → ニュースのスタイルが政治的志向が異なる読者にどのような影響を与えるかを分析，psychological meaningなどを用いてモデル化 (Section3) → 説得力のためにコンテンツ志向とスタイル志向の識別の比較を行う (Section4,5) ＊保守的な読者はリベラルな社説にほとんど影響を受けない ＊スタイルの特徴はコンテンツ的な特徴よりもリベラルな読者に影響を与える→ イデオロギーが一致すれば文体が重要なのでは？
2 Related Work 論説の基礎となる構造をモデル化：Khalid Al-Khatib, Henning Wachsmuth, JohannesKiesel, Matthias Hagen, and Benno Stein. 2016.A news editorial corpus for mining argumentationstrategies.In26th International Conference onComputational Linguistics (COLING 2016), pages3433–3443. Association for Computational Linguis-tics 4つの側面が社説の説得力に影響を与える：linguistic, 読者の信念，著者の信念，テキストの効果 Helena Halmari and Tuija Virtanen. 2005.Persuasionacross Genres: a Linguistic Approach, volume 130.John Benjamins Publishing コンテンツの選択の影響はフレーミングの概念に影響：Yamen Ajjour, Milad Alshomary, Henning Wachsmuth,and Benno Stein. 2019.Modeling frames in ar-gumentation. InProceedings of the 2019 Confer-ence on Empirical Methods in Natural LanguageProcessing and the 9th International Joint Confer-ence on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP), pages 2922–2932, Hong Kong, China. As-sociation for Computational Linguistics
本研究では，Roxanne El Baff, Henning Wachsmuth, Khalid Al-Khatib, Manfred Stede, and Benno Stein. 2019.Computational argumentation synthesis as a lan-guage modeling task. In12th International NaturalLanguage Generation Conference. ACLのコーパスを用いる
3 Style Features features ・LIWC：lexicon-based text analysis (15次元) ・NRC Emotion & Sentimen 語彙t：感情語 / negative and positive感情 ・Webs ADUs：manifest anecdotal, statisticalなどの証拠を示す文章の数を特定すぐ分類器 Khalid Al-Khatib, Henning Wachsmuth, Matthias Ha-gen, and Benno Stein. 2017. Patterns of argumen-tation strategies across topics. In2017 Conferenceon Empirical Methods in Natural Language Process-ing (EMNLP 2017, pages 1362–1368. Associationfor Computational Linguistics ・MPQA Arguing：議論の様々なパターンを含む語彙を構築 ・MPQA Subjectivity：OpeninFinder2.0で提供される分類器を用いて主観と客観の文章に分類
4 Data NYTimes1000件のアノテーションが含まれる Roxanne El Baff, Henning Wachsmuth, Khalid Al-Khatib, and Benno Stein. 2018. Challenge or em-power: Revisiting argumentation quality in a newseditorial corpus. InProceedings of the 22nd Confer-ence on Computational Natural Language Learning,pages 454–464. Association for Computational Lin-guistics annotationには，読者に対してどう思わせるかについて記述 時系列的に分割
5 Prediction of Persuasive Effects 2つのイデオロギー (liberal or conservative)が与えられた時に，それがchallenging, ineffective, reinforcingかどうかを判定 SVMモデルで分類 結果：Table3でmacro-F1とmicro-F1 score評価 → ニュース記事のideologyと読者のideologyが一致している場合：テキストのスタイルが重要 → あっていない場合は，スタイルが重要な要素ではない？
6 Identification of Style patterns どのような文体パターンが重要 ・leading, body, endingを抽象化し，クラスター分析を用いてスタイルラベルを作成 ・各クラス特有のパターンを抽出
lead, body, endingの3つに分割して各ステップ ・cosine k-meansを用いてクラスタ分析を行う ・toneやauthenticityを特徴として，discourse partを分類 ＊authorith：writerが個人的，謙虚であればあるほど高いスコア？ → challengingな論説のleadと比例して低いauthenticityを示す ＊Table4
Clustering styles of Discourse Parts 議論を生成するスタイルについて
7 Conclusion