OpenDebateEvidence: A Massive-Scale Argument Mining and Summarization Dataset

要約

OpenDebateEvidenceを紹介します。OpenDebateEvidenceは、American Competitive Debateコミュニティから提供された、議論のマイニングと要約のための包括的なデータセットです。このデータセットには、豊富なメタデータを含む350万以上の文書が含まれており、ディベートの証拠に関する最も広範なコレクションの1つとなっています。OpenDebateEvidenceは、高校や大学のディベートにおける議論の複雑さを捉え、トレーニングや評価のための貴重なリソースを提供します。私たちの広範な実験は、様々な方法、モデル、データセットにわたって、議論抽象的要約のための最先端の大規模言語モデルを微調整することの有効性を実証しています。この包括的なリソースを提供することで、計算論証を発展させ、ディベーター、教育者、研究者のための実用的なアプリケーションをサポートすることを目指しています。OpenDebateEvidenceは、計算論証のさらなる研究と革新を支援するために一般公開されています。アクセスはこちらから: https://huggingface.co/datasets/Yusuf5/OpenCaselist

要約(オリジナル)

We introduce OpenDebateEvidence, a comprehensive dataset for argument mining and summarization sourced from the American Competitive Debate community. This dataset includes over 3.5 million documents with rich metadata, making it one of the most extensive collections of debate evidence. OpenDebateEvidence captures the complexity of arguments in high school and college debates, providing valuable resources for training and evaluation. Our extensive experiments demonstrate the efficacy of fine-tuning state-of-the-art large language models for argumentative abstractive summarization across various methods, models, and datasets. By providing this comprehensive resource, we aim to advance computational argumentation and support practical applications for debaters, educators, and researchers. OpenDebateEvidence is publicly available to support further research and innovation in computational argumentation. Access it here: https://huggingface.co/datasets/Yusuf5/OpenCaselist

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arxiv.jp, DeepL