WIBA: What Is Being Argued? A Comprehensive Approach to Argument Mining

📄 arXiv: 2405.00828v1 📥 PDF

作者: Arman Irani, Ju Yeon Park, Kevin Esterling, Michalis Faloutsos

分类: cs.CL

发布日期: 2024-05-01

备注: 8 pages, 2 figures, submitted to The 16th International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM) '24

💡 一句话要点

WIBA：提出一个综合框架，用于全面理解跨语境的论证挖掘

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 论证挖掘 自然语言处理 大型语言模型 提示工程 立场分类 主题识别 文本分析

📋 核心要点

  1. 现有方法在论证挖掘中缺乏对论证存在性、主题和立场的综合理解，忽略了它们之间的逻辑依赖性。
  2. WIBA框架通过联合建模论证检测、主题识别和立场分类，利用大型语言模型的微调和提示工程实现全面理解。
  3. 实验表明，WIBA在论证检测、主题识别和立场分类任务上均取得了显著的性能提升，并在多个基准数据集上验证了有效性。

📝 摘要（中文）

我们提出了WIBA，这是一个新颖的框架和方法套件，旨在全面理解跨语境的“论证内容”。我们的方法开发了一个综合框架，可以检测：(a)论证的存在性，(b)论证的主题，以及(c)论证的立场，并正确地考虑了这三个任务之间的逻辑依赖性。我们的算法利用了大型语言模型的微调和提示工程。我们评估了我们的方法，并表明它在这三个方面都表现良好。首先，我们开发并发布了一个论证检测模型，该模型可以将一段文本分类为论证，在三个不同的基准数据集上的F1分数在79%到86%之间。其次，我们发布了一个语言模型，可以识别句子中论证的主题，无论是隐式的还是显式的，平均相似度得分为71%，优于当前朴素方法近40%。最后，我们开发了一种论证立场分类方法，并评估了我们方法的能力，表明它在三个不同的基准数据集上实现了71%到78%之间的分类F1分数。我们的评估表明，WIBA可以全面理解大型语料库中不同语境下的论证内容，这对于语言学、传播学、社会科学和计算机科学中的许多应用都具有核心意义。为了方便访问这项工作中概述的进展，我们将WIBA作为一个免费的开放访问平台发布（wiba.dev）。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决论证挖掘中对论证内容理解不全面的问题。现有方法通常独立处理论证检测、主题识别和立场分类，忽略了这些任务之间的内在联系，导致性能瓶颈。此外，现有方法在处理隐式论证主题时表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是将论证检测、主题识别和立场分类作为一个整体进行建模，利用大型语言模型的强大能力，通过微调和提示工程，使模型能够同时理解论证的存在性、主题和立场。通过联合建模，可以利用任务之间的依赖关系，提高整体性能。

技术框架：WIBA框架包含三个主要模块：论证检测模块、论证主题识别模块和论证立场分类模块。首先，论证检测模块判断一段文本是否包含论证。如果包含论证，则将其输入到论证主题识别模块，该模块识别论证的主题，无论是显式的还是隐式的。最后，论证立场分类模块确定论证的立场，例如支持或反对。整个流程利用大型语言模型作为基础，通过微调和提示工程来适应各个模块的任务。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个综合的论证挖掘框架，该框架能够同时处理论证检测、主题识别和立场分类，并考虑了这些任务之间的逻辑依赖性。此外，该论文还提出了一种有效的方法来识别隐式论证主题，这在现有方法中是一个挑战。

关键设计：论文使用了预训练的大型语言模型，并通过微调和提示工程来适应各个模块的任务。具体的提示设计和微调策略未知，但强调了针对不同任务的优化。损失函数和网络结构等技术细节未在摘要中明确说明。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

WIBA在三个不同的基准数据集上，论证检测的F1分数达到79%到86%。在论证主题识别方面，WIBA的平均相似度得分为71%，优于当前朴素方法近40%。在论证立场分类方面，WIBA在三个不同的基准数据集上实现了71%到78%之间的分类F1分数。这些结果表明，WIBA在论证挖掘的各个方面都取得了显著的性能提升。

🎯 应用场景

WIBA框架可应用于多个领域，如舆情分析、政治辩论分析、社交媒体内容理解等。通过自动识别论证的存在性、主题和立场，可以帮助人们更好地理解和分析复杂的文本数据，从而做出更明智的决策。未来，WIBA可以进一步扩展到其他语言和领域，并与其他自然语言处理技术相结合，以实现更高级的文本理解和分析。

📄 摘要（原文）

We propose WIBA, a novel framework and suite of methods that enable the comprehensive understanding of "What Is Being Argued" across contexts. Our approach develops a comprehensive framework that detects: (a) the existence, (b) the topic, and (c) the stance of an argument, correctly accounting for the logical dependence among the three tasks. Our algorithm leverages the fine-tuning and prompt-engineering of Large Language Models. We evaluate our approach and show that it performs well in all the three capabilities. First, we develop and release an Argument Detection model that can classify a piece of text as an argument with an F1 score between 79% and 86% on three different benchmark datasets. Second, we release a language model that can identify the topic being argued in a sentence, be it implicit or explicit, with an average similarity score of 71%, outperforming current naive methods by nearly 40%. Finally, we develop a method for Argument Stance Classification, and evaluate the capability of our approach, showing it achieves a classification F1 score between 71% and 78% across three diverse benchmark datasets. Our evaluation demonstrates that WIBA allows the comprehensive understanding of What Is Being Argued in large corpora across diverse contexts, which is of core interest to many applications in linguistics, communication, and social and computer science. To facilitate accessibility to the advancements outlined in this work, we release WIBA as a free open access platform (wiba.dev).