arXiv 研究争议政治话语中省略论证检测与标注分歧
原文标题：Interpretive Variation and Discourse Structure in Detecting Enthymemes in Controversial Political Discourse
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论文针对省略前提或结论的「省略论证」（enthymeme）检测，在疫苗与移民议题推文上由五名标注者标注，发现所有微调模型 F1 均停在 0.67 左右。作者提出与标注者投票分布对比的评估指标，并训练直接预测分布的模型，在不损失 F1 前提下更好捕捉分歧。模型倾向依赖显式论证结构，对隐含链接的论证与话语解析器同样失效。
- 问题
- 社交媒体省略论证检测中标注者本身存在分歧，模型F1停滞在0.67左右。
- 方法
- 用标注者投票分布替代多数标签做评估与训练，并考察话语结构的作用。
- 结果
- 所有微调模型F1约0.67；分布预测模型在不损失F1下更好捕捉分歧。
- 影响
- 用多数标签训练的内容审核系统会系统性漏掉隐含论证，需改用分布式评估。
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