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Recognizing the Absence of Opposing Arguments in Persuasive Essays

Stab, Christian ; Gurevych, Iryna (2016)
Recognizing the Absence of Opposing Arguments in Persuasive Essays.
Berlin, Germany
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Kurzbeschreibung (Abstract)

In this paper, we introduce an approach for recognizing the absence of opposing arguments in persuasive essays. We model this task as a binary document classification and show that adversative transitions in combination with unigrams and syntactic production rules significantly outperform a challenging heuristic baseline. Our approach yields an accuracy of 75.6% and 84% of human performance in a persuasive essay corpus with various topics.

Typ des Eintrags: Konferenzveröffentlichung
Erschienen: 2016
Autor(en): Stab, Christian ; Gurevych, Iryna
Art des Eintrags: Bibliographie
Titel: Recognizing the Absence of Opposing Arguments in Persuasive Essays
Sprache: Englisch
Publikationsjahr: August 2016
Verlag: Association for Computational Linguistics
Buchtitel: Proceedings of the 3rd Workshop on Argument Mining held in conjunction with the 2016 Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2016)
Veranstaltungsort: Berlin, Germany
URL / URN: http://www.aclweb.org/anthology/W16-2813
Zugehörige Links:
Kurzbeschreibung (Abstract):

In this paper, we introduce an approach for recognizing the absence of opposing arguments in persuasive essays. We model this task as a binary document classification and show that adversative transitions in combination with unigrams and syntactic production rules significantly outperform a challenging heuristic baseline. Our approach yields an accuracy of 75.6% and 84% of human performance in a persuasive essay corpus with various topics.

Freie Schlagworte: UKP_a_ArMin;UKP_reviewed
ID-Nummer: TUD-CS-2016-0137
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 20 Fachbereich Informatik
20 Fachbereich Informatik > Ubiquitäre Wissensverarbeitung
DFG-Graduiertenkollegs
DFG-Graduiertenkollegs > Graduiertenkolleg 1994 Adaptive Informationsaufbereitung aus heterogenen Quellen
Hinterlegungsdatum: 31 Dez 2016 14:29
Letzte Änderung: 24 Jan 2020 12:03
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