Improving Synthetic Data Generation for Argument Mining via Adversarial Reinforcement Learning
作者: Zhijun Zhang, Qianlong Wang, Keyang Ding, Genan Dai, Bowen Zhang, Bin Liang, Ruifeng Xu, Yongsheng Liang
分类: cs.LG, cs.CL
发布日期: 2026-10-06
备注: Accepted to Findings of EMNLP 2026
💡 一句话要点
提出对抗强化学习框架以改善论证挖掘的合成数据生成
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 论证挖掘 合成数据生成 对抗强化学习 结构化数据 机器学习
📋 核心要点
- 现有的论证挖掘方法面临高质量结构标注数据集稀缺的问题，限制了模型的性能和应用。
- 本文提出了一种对抗强化学习框架，通过生成器和鉴别器的协同工作，优化合成数据的结构准确性和多样性。
- 实验结果显示，该框架在三个基准数据集上均显著提升了论证挖掘的性能，验证了其在全数据和低资源环境下的有效性。
📝 摘要（中文）
论证挖掘（AM）受到高质量结构标注数据集稀缺的限制。尽管大型语言模型（LLMs）在合成数据生成方面展现出潜力，但生成结构准确且多样性足够的合成AM数据仍然是一个挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种新颖的对抗强化学习框架，通过生成器和鉴别器的对抗循环共同优化数据合成。生成器生成结构化的AM实例，鉴别器则通过区分真实数据与合成候选数据提供学习信号。这使得生成器能够在对抗反馈下逐步提高生成论证数据的结构准确性，同时保持多样性。大量实验表明，该框架在全数据和低资源设置下均能持续提升AM性能，验证了其有效性和可扩展性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决论证挖掘中合成数据生成的结构准确性和多样性不足的问题。现有方法往往无法生成高质量的合成数据，导致模型性能受限。
核心思路：提出一种对抗强化学习框架，通过生成器和鉴别器的对抗训练，生成结构化的论证实例，并通过鉴别器的反馈不断优化生成器的输出。这样的设计能够有效提升合成数据的质量和多样性。
技术框架：整体架构包括生成器和鉴别器两个主要模块。生成器负责生成合成的论证数据，而鉴别器则评估生成数据与真实数据的相似性，提供反馈信号。两者通过对抗训练相互促进，形成闭环优化。
关键创新：最重要的技术创新在于将对抗强化学习应用于合成数据生成，利用对抗机制提升数据的结构准确性和多样性，这与传统的单一生成方法有本质区别。
关键设计：在设计上，生成器采用了特定的网络结构以确保生成数据的结构化，同时鉴别器使用了适当的损失函数来评估生成数据的质量。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的对抗强化学习框架在三个基准数据集上均显著提升了论证挖掘的性能。在全数据设置下，模型性能提升幅度达到X%，而在低资源设置下，性能提升幅度也超过了Y%，验证了该方法的有效性和可扩展性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括法律文本分析、辩论系统和教育领域的论证训练等。通过生成高质量的合成数据，可以有效提升论证挖掘模型的性能，进而推动相关领域的智能化发展。未来，该框架还可能扩展到其他需要结构化数据生成的任务中，具有广泛的实际价值和影响力。
📄 摘要（原文）
Argument Mining (AM) is fundamentally constrained by the scarcity of high-quality structure-annotated datasets. While LLMs have shown promise in synthetic data generation, producing synthetic AM data that is both structurally accurate and sufficiently diverse remains a challenging problem. To address this problem, we revisit synthetic data generation for AM from a new perspective and propose a novel adversarial reinforcement learning framework for data synthesis. The proposed framework jointly optimizes the generator and the discriminator in an adversarial loop, in which the generator produces structured AM instances, and the discriminator provides learning signals by distinguishing real data from synthetic candidates. This enables the generator to progressively improve both the structural accuracy of generated argument data while maintaining diversity through adversarial feedback. Extensive experiments demonstrate that the proposed framework consistently improves AM performance on three benchmark datasets in both full-data and low-resource settings, validating its effectiveness and scalability.