本研究では、WIBAと呼ばれる包括的な議論マイニングのアプローチを提案している。WIBAは以下の3つの主要な機能を備えている:
議論検出: 与えられたテキストが議論であるかどうかを判断する。WIBAは、議論の定義に基づいて設計された拡張遷移ネットワークを活用し、従来手法よりも20-45ポイントも高い精度を達成している。
トピック抽出: 議論の中心となるトピックを特定する。WIBAは、暗示的にも明示的にも表現されたトピックを抽出することができ、従来の手法よりも40%以上優れた性能を示している。
立場分類: 与えられたトピックに対する議論の立場(賛成、反対、無関係)を判断する。WIBAは、従来手法よりも12-20ポイントも高い精度を達成している。
WIBAは、議論の存在、トピック、立場という3つの側面を包括的に理解することで、言語学、コミュニケーション、社会科学、コンピューター科学などの分野で重要な応用が期待できる。また、WIBAをオープンアクセスのオンラインプラットフォームとして提供することで、研究コミュニティの発展にも貢献している。
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