2014—2020年间论辩挖掘研讨会研究述评

徐健　黄雨馨　王唯一等

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2021.09.017

[中图分类号]G254 [文献标识码]A [文章编号]1008-0821（2021）09-0167-10

当前，论辩挖掘研究已引起人工智能、知识管理、逻辑学和语言学等学科研究者的普遍关注，是一个典型的多学科交叉领域，分析的文本包括新闻、政治演讲、学术论文、法院判例等体裁。论辩挖掘建立在观点挖掘的基础上，对观点的支撑性论据和论证过程进行分析，可视作前者研究的延伸和扩展。论辩挖掘最初起源于计算论辩（Computa-tional Argumentation）的概念，旨在将论辩理论（Argumentation Theory）与信息推理技术相结合，借助自然语言处理和机器学习的方法自动化地解析文本中的论辩结构，有助于实现对文本的深度理解和细粒度分析，提高信息智能化处理水平。随着越来越多的论辩性文本，包括学术论文、议论性评论、法律条文与判例等的数字化发展，相关数据的可获得性和可机读性也越来越高，为论辩挖掘研究的产生、发展提供了数据支撑。与计算论辩更关注方法不同的是，论辩挖掘研究更倚重数据和应用场景，如何从中发掘出有效信息、辅助决策是论辩研究的重点。

当前，人工智能和计算机语言学领域较多国际会议举办了多次论辩挖掘主题讨论会，例如贝蒂诺罗国际信息学中心举办的AT&NLP边界与联系研讨会（BiCi ArgNLP）、苏格兰信息与计算机联盟论辩挖掘研讨会（SICSA Workshop on AM）等。本文主要对2014—2020年分别在巴尔的摩、丹佛、柏林、哥本哈根、布鲁塞尔、佛罗伦萨、巴塞罗那举办的论辩挖掘研讨会（ACL Workshop on AM）进行系统阅读整理，共计获得文献121篇。……