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Discourse-Driven Argument Mining in Scientific Abstracts

机译:科学文摘中的语篇驱动论证挖掘

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摘要

Argument mining consists in the automatic identification of argumentative structures in texts. In this work we address the open question of whether discourse-level annotations can contribute to facilitate the identification of argumentative components and relations in scientific literature. We conduct a pilot study by enriching a corpus of computational linguistics abstracts that contains discourse annotations with a new argumentative annotation level. The results obtained from preliminary experiments confirm the potential value of the proposed approach.
机译:论证挖掘在于自动识别文本中的论证结构。在这项工作中,我们解决了一个开放性的问题,即话语级注释是否可以有助于促进科学文献中论证成分和关系的识别。我们通过丰富计算语言学文摘进行了一项试点研究,该文摘包含带有新论证注释级别的话语注释。初步实验获得的结果证实了该方法的潜在价值。

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