要約
Dialogical Argument Mining(DialAM) は Argument Mining(AM) の重要なブランチです。
DialAM-2024 は対話型議論マイニングに焦点を当てた共有タスクであり、命題ノードと発話ノード間の議論関係と発話関係を特定する必要があります。
これを達成するために、ステージ 1 の 2 ステップ S ノード予測モデルとステージ 2 の YA ノード予測モデルを含む 2 ステージ パイプラインを提案します。また、両方のステージでトレーニング データを強化し、コンテキストを導入します。
ステージ 2. タスクを正常に完了し、良い結果を達成しました。
私たちのチーム Pokémon は、ARI Focused スコアで 1 位、Global Focused スコアで 4 位にランクされました。
要約(オリジナル)
Dialogical Argument Mining(DialAM) is an important branch of Argument Mining(AM). DialAM-2024 is a shared task focusing on dialogical argument mining, which requires us to identify argumentative relations and illocutionary relations among proposition nodes and locution nodes. To accomplish this, we propose a two-stage pipeline, which includes the Two-Step S-Node Prediction Model in Stage 1 and the YA-Node Prediction Model in Stage 2. We also augment the training data in both stages and introduce context in Stage 2. We successfully completed the task and achieved good results. Our team Pokemon ranked 1st in the ARI Focused score and 4th in the Global Focused score.
arxiv情報
| 著者 | Zihao Zheng,Zhaowei Wang,Qing Zong,Yangqiu Song |
| 発行日 | 2024-07-29 07:07:37+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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