Sequence Graph Network for Online Debate Analysis

要約

オンラインの議論には、参加者が敵の議論を積極的に検討し、反論で応答し、独自のポイントを強化し、議論が展開するにつれてより説得力のある議論を導入する必要がある場合、時間の経過とともにアイデアの動的な交換が含まれます。
このような複雑なプロセスをモデリングすることは、シーケンシャル特性と相互作用を効果的にキャプチャする機能の両方を組み込む必要があるため、単純なタスクではありません。
この課題に対処するために、シーケンスグラフアプローチを採用しています。
会話をグラフとして構築することで、指示されたエッジを介して参加者間の相互作用を効果的にモデル化することができます。
同時に、これらのエッジに沿った情報の伝播により、より包括的な文脈の表現をキャプチャすることができます。
また、提案された情報更新スキームを説明するために、シーケンスグラフ注意レイヤーを紹介します。
実験結果は、シーケンスグラフネットワークがオンライン討論で既存の方法よりも優れた結果を達成することを示しています。

要約(オリジナル)

Online debates involve a dynamic exchange of ideas over time, where participants need to actively consider their opponents’ arguments, respond with counterarguments, reinforce their own points, and introduce more compelling arguments as the discussion unfolds. Modeling such a complex process is not a simple task, as it necessitates the incorporation of both sequential characteristics and the capability to capture interactions effectively. To address this challenge, we employ a sequence-graph approach. Building the conversation as a graph allows us to effectively model interactions between participants through directed edges. Simultaneously, the propagation of information along these edges in a sequential manner enables us to capture a more comprehensive representation of context. We also introduce a Sequence Graph Attention layer to illustrate the proposed information update scheme. The experimental results show that sequence graph networks achieve superior results to existing methods in online debates.

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