テキストからテキストへの生成タスクとしての議論マイニング
arXiv cs.CL / 2026/3/26
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要点
- 本論文では、議論マイニングを統一的なテキストからテキストへの生成タスクとして位置づけ、1回のモデル実行で、発話（span）、構成要素（component）、および関係（relation）に対する議論的アノテーションを生成することを目指す。
- 先行研究の多段階アプローチ（スパン／構成要素／関係の予測を個別に行い、その後にルールベースの後処理で議論構造を再構築する方式）と対比している。
- 提案手法では、事前学習済みのエンコーダ–デコーダ型言語モデルを用いることで、タスク固有の後処理を回避し、広範なハイパーパラメータ調整の必要性を低減する。
- このアプローチは、生成の定式化が単純であるため、さまざまな議論構造の形式へ容易に適応できるよう設計されている。
- 実験では、3つのベンチマークデータセット（AAEC、AbstRCT、CDCP）において最先端の結果が報告されている。
