Understanding Enthymemes in Argument Maps: Bridging Argument Mining and Logic-based Argumentation

要約

引数マイニングは、テキスト内の引数を識別することを目的とした自然言語処理テクノロジーです。
さらに、それらの議論の前提と主張を特定し、支持と攻撃の関係を含む議論間の関係を特定するためのアプローチが開発されています。
この論文では、議論マップには、議論マイニングによって特定された議論の前提と主張、およびそれらの間の支持と攻撃の関係が含まれていると仮定します。
したがって、テキストの一部から、自然言語処理によって引数マップが自動的に取得されると仮定します。
ただし、その引数マップを理解し、自動的に分析するには、論理引数を使用してその引数マップをインスタンス化することが望ましいでしょう。
引数マップで引数の論理表現を取得したら、自動推論を使用して引数を分析できます (たとえば、前提の一貫性をチェックし、主張の妥当性をチェックし、各アークのラベルが論理引数に対応しているかどうかを確認します)。
私たちは、テキスト内の明示的な情報を表すために古典的なロジックを使用し、テキスト内の暗黙的な情報を表すためにデフォルトのロジックを使用することによって、このニーズに対処します。
私たちの提案を調査するために、インスタンス化のためのいくつかの具体的なオプションを検討します。

要約(オリジナル)

Argument mining is natural language processing technology aimed at identifying arguments in text. Furthermore, the approach is being developed to identify the premises and claims of those arguments, and to identify the relationships between arguments including support and attack relationships. In this paper, we assume that an argument map contains the premises and claims of arguments, and support and attack relationships between them, that have been identified by argument mining. So from a piece of text, we assume an argument map is obtained automatically by natural language processing. However, to understand and to automatically analyse that argument map, it would be desirable to instantiate that argument map with logical arguments. Once we have the logical representation of the arguments in an argument map, we can use automated reasoning to analyze the argumentation (e.g. check consistency of premises, check validity of claims, and check the labelling on each arc corresponds with thw logical arguments). We address this need by using classical logic for representing the explicit information in the text, and using default logic for representing the implicit information in the text. In order to investigate our proposal, we consider some specific options for instantiation.

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