OpenDebateEvidence: A Massive-Scale Argument Mining and Summarization Dataset
作者: Allen Roush, Yusuf Shabazz, Arvind Balaji, Peter Zhang, Stefano Mezza, Markus Zhang, Sanjay Basu, Sriram Vishwanath, Mehdi Fatemi, Ravid Shwartz-Ziv
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-06-20 (更新: 2024-10-31)
备注: Published to the 38th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024) Track on Datasets and Benchmarks
🔗 代码/项目: HUGGINGFACE
💡 一句话要点
提出OpenDebateEvidence数据集，用于论证挖掘和摘要生成，助力辩论领域研究。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 论证挖掘 摘要生成 辩论数据集 大型语言模型 微调 自然语言处理 计算论证
📋 核心要点
- 现有论证挖掘和摘要数据集规模有限，难以捕捉辩论论证的复杂性。
- 构建大规模辩论证据数据集，并探索大型语言模型在论证性摘要任务中的微调效果。
- 实验表明，微调后的模型在论证性摘要任务上表现出色，为辩论研究提供有力工具。
📝 摘要（中文）
本文介绍OpenDebateEvidence，一个源自美国辩论社区的大规模论证挖掘和摘要数据集。该数据集包含超过350万份带有丰富元数据的文档，是目前最广泛的辩论证据集合之一。OpenDebateEvidence捕捉了高中和大学辩论中论证的复杂性，为训练和评估提供了宝贵的资源。我们通过广泛的实验，证明了微调最先进的大型语言模型在各种方法、模型和数据集上进行论证性抽象摘要的有效性。通过提供这一全面的资源，我们旨在推进计算论证，并支持辩论者、教育工作者和研究人员的实际应用。OpenDebateEvidence已公开提供，以支持计算论证领域的进一步研究和创新。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决论证挖掘和摘要任务中数据匮乏的问题，特别是在辩论领域。现有数据集规模小，难以覆盖辩论中复杂的论证结构和多样的论据。这限制了现有方法在实际辩论场景中的应用效果。
核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模、高质量的辩论证据数据集，并利用该数据集微调大型语言模型，使其能够更好地理解和生成辩论相关的论证摘要。通过大规模数据驱动，提升模型在论证挖掘和摘要任务上的性能。
技术框架：该研究主要包含两个部分：数据集构建和模型微调。数据集构建方面，收集了来自美国辩论社区的超过350万份文档，并添加了丰富的元数据。模型微调方面，选择了最先进的大型语言模型，并在构建的数据集上进行了微调，用于论证性抽象摘要任务。
关键创新：该研究的关键创新在于构建了OpenDebateEvidence数据集，这是目前规模最大的辩论证据数据集之一。该数据集的发布为计算论证领域的研究提供了宝贵的资源，并促进了大型语言模型在辩论相关任务中的应用。
关键设计：数据集构建的关键在于数据的收集和清洗，以及元数据的添加。模型微调的关键在于选择合适的预训练模型和微调策略。论文中实验了多种模型和方法，并对结果进行了详细的分析和比较。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中有详细描述，此处不再赘述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验证明，在OpenDebateEvidence数据集上微调大型语言模型，可以显著提升论证性抽象摘要的性能。实验对比了多种模型和方法，结果表明，微调后的模型在ROUGE等指标上取得了显著提升，表明该数据集和方法对于辩论相关任务具有重要价值。具体的性能数据和提升幅度在论文中有详细展示。
🎯 应用场景
OpenDebateEvidence数据集和相关研究成果可广泛应用于辩论训练、教育和研究领域。辩论者可以利用该数据集查找论据、准备辩论材料；教育工作者可以利用该数据集进行教学和评估；研究人员可以利用该数据集进行计算论证、自然语言处理等方面的研究。该研究有望提升辩论的效率和质量，并促进计算论证领域的发展。
📄 摘要（原文）
We introduce OpenDebateEvidence, a comprehensive dataset for argument mining and summarization sourced from the American Competitive Debate community. This dataset includes over 3.5 million documents with rich metadata, making it one of the most extensive collections of debate evidence. OpenDebateEvidence captures the complexity of arguments in high school and college debates, providing valuable resources for training and evaluation. Our extensive experiments demonstrate the efficacy of fine-tuning state-of-the-art large language models for argumentative abstractive summarization across various methods, models, and datasets. By providing this comprehensive resource, we aim to advance computational argumentation and support practical applications for debaters, educators, and researchers. OpenDebateEvidence is publicly available to support further research and innovation in computational argumentation. Access it here: https://huggingface.co/datasets/Yusuf5/OpenCaselist