论证挖掘研究现状与进展

• Published in: 农业图书情报学报 Vol. 35; no. 6; pp. 16 - 28
• Main Authors: 李娇, 赵瑞雪, 鲜国建, 黄永文, 孙坦
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 中国农业科学院农业信息研究所 05.06.2023; 农业农村部农业大数据重点实验室,北京 100081%中国农业科学院,北京 100081; 农业农村部农业大数据重点实验室,北京 100081; 国家新闻出版署农业融合出版知识挖掘与知识服务重点实验室,北京 100081%中国农业科学院农业信息研究所,北京 100081; 国家新闻出版署农业融合出版知识挖掘与知识服务重点实验室,北京 100081; 中国农业科学院农业信息研究所,北京 100081
• Subjects: 多模态; 论证挖掘; 技术体系; 发展路径; technical system; argument mining; multimodal; development path
• ISSN: 1002-1248
• DOI: 10.13998/j.cnki.issn1002-1248.23-0347

[目的/意义]论证挖掘是近年来计算语言学领域的热点研究内容，为论证计算模型提供机器可处理的结构化数据，对其研究现状及进展进行总结和分析可为后续的研究及应用深化提供借鉴。[方法/过程]本研究通过对国内外论证挖掘重要文献进行收集、整理和分析，从相关研究基础、技术体系、应用实践等多个维度进行系统性综述，通过梳理总结论证挖掘发展路径展示该研究领域的发展全貌和特征，并重点描述多模态论证挖掘研究的现状。[结果/结论]论证挖掘任务与自然语言处理等人工智能技术息息相关，相关研究经历了“机器学习-深度学习”“文本-多模态”的发展变迁，且领域发展与应用水平不一；如何实现多粒度、多模态内容泛化，以及如何促进其应用落地实践将是下一步研究的热点和重点。