AutoPersuade: A Framework for Evaluating and Explaining Persuasive Arguments

要約

説得力のあるメッセージを構築するための 3 つの部分からなるフレームワークである AutoPersuade を紹介します。
まず、人間による評価を含む議論の大規模なデータセットを厳選します。
次に、説得力に影響を与える議論の特徴を特定するための新しいトピック モデルを開発します。
最後に、このモデルを使用して新しい議論の有効性を予測し、説明を提供するためにさまざまなコンポーネントの因果的影響を評価します。
私たちは、ビーガニズムの議論に関する実験的研究を通じて AutoPersuade を検証し、人間の研究とサンプル外の予測でその有効性を実証します。

要約(オリジナル)

We introduce AutoPersuade, a three-part framework for constructing persuasive messages. First, we curate a large dataset of arguments with human evaluations. Next, we develop a novel topic model to identify argument features that influence persuasiveness. Finally, we use this model to predict the effectiveness of new arguments and assess the causal impact of different components to provide explanations. We validate AutoPersuade through an experimental study on arguments for veganism, demonstrating its effectiveness with human studies and out-of-sample predictions.

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