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摘要
在线辩论中作者通常会使用情绪化的语言来阐述自己的观点，表达方式较为随意。而论据作为对观点的佐证，则更多地包含了作者的立场倾向，因此论据信息对于立场识别有很大的帮助。基于BERT构建了论据边界识别模型，以提升在线辩论中文本立场分类的效果。首先利用BERT从辩论文本中抽取出与辩论主题相关的论据；然后将论据信息与文本信息进行融合，利用BERT模型得到辩论文本的立场分类结果。在英文在线辩论数据集上进行实验，与仅使用文本信息的BERT立场分类模型和其他机器学习模型相比，基于论据边界识别的模型在文本立场的分类效果上有更好的表现。
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