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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이상아 (서울대학교) 신효필 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.12
발행연도
2018.12
수록면
1,292 - 1,301 (10page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.12.1292

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토론 데이터의 논증 구조 분석을 위한 기존의 연구는 문서를 이루는 문장들 간의 담화 관계와 핵성에 기반한 트리 구조 형태의 논증 구조를 제안한 것이 대부분이다. 이 때 상대적 관계들을 조합하여 한 편의 문서에 대응하는 논증 구조를 구성하는 과정에서 관계 간의 불일치가 발생할 위험이 있다. 본 연구에서는 문서가 다루는 주제 자체와 문장 간의 관계를 상정하고 이를 논증상의 기능에 따라 유형화한 논증 구조 프레임을 제안한다. 또한 각 문장에 해당하는 논증 유형을 문서 단위로 순차 모형에 적용시켜, 논증 구조의 자동 분석 과정에서 문서 내 맥락 정보를 이용할 수 있도록 한다. 형태소의 bag-of-words와 단어 임베딩, 언어 자질을 각각 이용하여 문장들을 벡터화하고, 이에 순차 모델링을 비롯한 기계학습 방식을 적용하여 논증 유형의 예측 결과를 관찰하였다. 이 때 언어 자질을 이용하여 벡터화한 문장들에 순차모형을 적용한 경우 F1-score가 0.68로 가장 높게 나타났다.
#토론 데이터 #논증 구조 #언어 자질 #순차 모형 #debate texts #argumentation structure #argument mining #linguistic features #sequential modeling

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 기존연구
3. 문서 단위 논증 구조의 선형 프레임워크
4. 자료 및 실험
5. 결과 및 분석
6. 결론
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
S. Toulmin, The uses of argument, Cambridge University Press, 1958. J. B. Freeman, Argument Structure: Representation and Theory, Springer Netherlands, 2011. D. N. Walton, C. Reed and F. Macagno. Argumentation Schemes, Cambridge University Press, 2008. W. C. Mann and S. A. Thompson, Rhetorical structure theory: Toward a functional theory of text organization, Text-Interdisciplinary Journal for the Study of Discourse, Vol. 8, No. 3, pp. 243-281, 1988. R. Prasad, E. Miltsakaki, N. Dinesh, A. Lee, A. Joshi, L. Robaldo, and B. L. Wieber, The penn discourse treebank 2.0 annotation manual, 2007.

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