摘要
[目的/意义]论证挖掘(Argument Mining)是人工智能、文本挖掘领域近几年较为火热的研究主题,是观点挖掘(Opinion Mining)最新的研究方向。论辩挖掘旨在对文本信息中的论辩成分与结构进行识别、提取与分析,相关工作有助于度量论辩性文本中蕴含的论点、论据及其间关系,实现对观点可信度的评估,是完成文本细粒度分析和深度理解的关键。[方法/过程]本文收集了2014—2020年Argument Minging Workshop上发表的121篇论文,梳理相关理论、方法和应用场景。[结果/结论]研究发现,当前论辩挖掘研究仍处于初级阶段,相关研究存在缺乏整体性、未建立统一的标注规范、研究深度不足的缺陷。未来应更注重应用研究、提升语料库构建质量、实现从论辩性信息的理解到论辩自动生成的过渡。
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单位经济管理学院; 南京农业大学