TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Combining Textual Entailment and Argumentation Theory for Supporting Online Debates Interactions"

Blogs and forums are widely adopted by online communities to debate about various issues. However, a user that wants to cut in on a debate may experience some difficulties in extracting the current accepted positions, and can be discouraged from interacting through these applications. | Combining Textual Entailment and Argumentation Theory for Supporting Online Debates Interactions Elena Cabrio and Serena Villata INRIA 2004 Route des Lucioles BP93 06902 Sophia-Antipolis cedex France. @ Abstract Blogs and forums are widely adopted by online communities to debate about various issues. However a user that wants to cut in on a debate may experience some difficulties in extracting the current accepted positions and can be discouraged from interacting through these applications. In our paper we combine textual entailment with argumentation theory to automatically extract the arguments from debates and to evaluate their acceptability. 1 Introduction Online debate platforms like Debatepedia1 Twitter2 and many others are becoming more and more popular on the Web. In such applications users are asked to provide their own opinions about selected issues. However it may happen that the debates become rather complicated with several arguments supporting and contradicting each others. Thus it is difficult for potential participants to understand the way the debate is going on . which are the current accepted arguments in a debate. In this paper we propose to support participants of online debates with a framework combining Textual Entailment TE Dagan et al. 2009 and abstract argumentation theory Dung 1995 . In particular TE is adopted to extract the abstract arguments from natural language debates and to provide the relations among these arguments argumentation theory is then used to compute the set of accepted arguments among those obtained from the TE module 1http 2http 208 . the arguments shared by the majority of the participants without being attacked by other accepted arguments. The originality of the proposed framework lies in the combination of two existing approaches with the goal of supporting participants in their interactions with online debates by automatically detecting .

• Báo cáo khoa học
• Combining Textual Entailment and Argumentation Theory
• Supporting Online Debates Interactions
• Elena Cabrio
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball