Unveiling Global Discourse Structures: Theoretical Analysis and NLP Applications in Argument Mining

要約

特にグローバルな談話の構造では、一貫性は人間のテキスト理解において極めて重要な役割を果たし、高品質のテキストの特徴です。
これは特に説得力のあるテキストに当てはまります。ここでは、コヒーレントな引数構造がクレームを効果的にサポートしています。
このペーパーでは、議論（ation）マイニングと呼ばれるプロセスでこれらのグローバルな談話構造を検出、抽出、および表現する方法について説明し、提案します。
談話構造分析の重要な用語とプロセスを定義し、問題に関する既存の研究を要約し、現在の引数コンポーネント抽出および分類方法の欠点を特定し続けます。
さらに、新しいNLP技術を利用することにより、現在の研究分野での課題を克服しながら、モデルをより一般化しやすくすることに焦点を当てた議論マイニングのアーキテクチャの概要を説明します。
このペーパーでは、現在の知識をレビューし、最近の作品を要約し、NLPパイプラインの概要を説明し、グローバルな談話構造の理論的理解に貢献することを目指しています。

要約(オリジナル)

Particularly in the structure of global discourse, coherence plays a pivotal role in human text comprehension and is a hallmark of high-quality text. This is especially true for persuasive texts, where coherent argument structures support claims effectively. This paper discusses and proposes methods for detecting, extracting and representing these global discourse structures in a proccess called Argument(ation) Mining. We begin by defining key terms and processes of discourse structure analysis, then continue to summarize existing research on the matter, and identify shortcomings in current argument component extraction and classification methods. Furthermore, we will outline an architecture for argument mining that focuses on making models more generalisable while overcoming challenges in the current field of research by utilizing novel NLP techniques. This paper reviews current knowledge, summarizes recent works, and outlines our NLP pipeline, aiming to contribute to the theoretical understanding of global discourse structures.

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