Makinalara Argüman Okumayı Öğretmek: Notlu Korpüslerin On Yılı | Argumentree
Argüman madenciliği, ölçülebilir bir hesaplama görevi haline gelmeden önce onlarca yıl boyunca bir teori olarak var oldu. Bunu değiştiren şey, binlerce belgeyle oturup, hangi aralıkların iddialar, hangilerinin önermeler olduğunu ve hangilerinin hangi iddiaları destekleyip hangilerini saldırdığını elle işaretlemekti. Christian Stab ve Iryna Gurevych, bu şekilde ikna edici makaleleri anotasyonlayarak genellikle AAEC olarak adlandırılan korpusu ürettiler. Andreas Peldszus ve Manfred Stede, argüman yapısını incelemek için özel olarak kısa argüman mikro metinleri içeren bir korpus oluşturdu. Joonsuk Park ve Claire Cardie, ABD düzenleme süreçlerine sunulan kamu yorumlarını anotasyonladı; bu, çok daha karmaşık bir türdü. Zorluk yalnızca etiketleme çabası değildi — insan anotatörlerin bir argümanın ne olduğu konusunda anlaşamamasıydı ve insanlar arasında uzlaşılmayan bir görev güvenilir bir şekilde puanlanamaz. Bu nedenle, anotörler arası anlaşma, tüm alanın kapı bekçisi haline geldi: bu, makine performansının pratik tavanını tanımlar, çünkü bir model, karşılaştırıldığı anotasyondan daha tutarlı olarak ölçülemez. Korpuslar ayrıca alanın kalıcı asimetrisini de ortaya koydu — argüman bileşenlerini tanımlamak yönetilebilirken, bunlar arasındaki ilişkileri tanımlamak o kadar da kolay olmadı.
Bir makineye argüman bulmayı öğretemezsiniz, ta ki insanlar bunun ne olduğunu üzerinde anlaşana kadar. Bu, zor kısım olduğu ortaya çıktı ve bu durum, alanın sonrasında ölçtüğü her şeyi şekillendirdi.
- Argüman madenciliği, yalnızca insanların binlerce belgeyi - iddialar, önermeler ve bunlar arasındaki bağlantılar - elle etiketlediği zaman gerçek bir alan haline geldi.
- Annotatörler, özellikle ilişkiler hakkında hemfikir değiller. Annotatörler arası anlaşma, herhangi bir modelin ne kadar iyi puanlanabileceğini sınırladığı için kapı bekçisi haline geldi.
- On yılı şekillendiren üç metin türü: ikna edici denemeler, tartışmalı mikro metinler ve kamu kuralı oluşturma yorumları — düzenli olandan dağınık olana.
- Her korpus bir türdür. Öğrenci makaleleri üzerinde eğitilmiş bir model, bir toplantı transkriptine aktarılmaz ve uzun bir süre kimsenin toplantı transkripti korpusu yoktu.
- Korpüsler kalıcı asimetrinin ortaya çıkmasını sağladı: bileşenleri bulmak yönetilebilir, ilişkileri bulmak ise değil.
İki Uzman, Bir Paragraf, İki Farklı Cevap
İki eğitimli anotatöre bir öğrenci makalesinin aynı paragrafını verin ve basit bir soru sorun: hangi cümle iddiadır ve hangi cümleler bunun gerekçeleridir? Genellikle anlaşmazlık yaşayacaklardır. Konu hakkında değil, argümanın iyi olup olmadığı hakkında değil — nerede olduğu hakkında.
Bu, hesaplamalı argüman madenciliğinin ilk on yılını şekillendiren bir gerçektir ve bunu küçümsemek kolaydır. Aşağıdaki her şey buna bağlıdır: İnsanların tutarlı bir şekilde gerçekleştiremeyeceği bir görev için bir kıyaslama oluşturamazsınız ve insanlar arasında paylaşılmayan bir yargıda bir modelin insan performansını geride bıraktığını iddia edemezsiniz.
Son tartıştığınız e-posta dizisinde kendiniz deneyin. İddianın işaretlenmesi genellikle kolaydır. Her itirazın hangi cümleye yönelik olduğunu işaretlemek ise tereddüt etmeye başlayacağınız yerdir — ve o tereddüt, bu on yılın tamamını anlatır.
Teorinin Yirmi Yıl Boyunca Neden Kullanılmadığı
1990'ların başlarına gelindiğinde teorik yapı tamamlanmıştı. Toulmin alana anatomisini vermiş, Walton akıl yürütme kalıplarının kataloğunu sunmuş, Freeman ise bir sonuca saldırmak ile ona yapılan çıkarıma saldırmak arasındaki ayrımı yapmıştı. Bu serinin ilk yazısında ele aldığımız gibi, bir argüman etiketli bir grafik olarak yeniden tanımlanmıştı.
Etiketli bir grafik, bir bilgisayarın puanlanabileceği bir şeydir — prensipte. Pratikte, onu puanlamak için bir şeye ihtiyacınız var. Notlandırılmış veri olmadan, farklı sonuçlar iddia eden iki araştırma grubunun bunu çözmenin bir yolu yoktur ve sonuçların karşılaştırılamadığı bir alan bir alan değildir. Bu, bir dizi demo koleksiyonudur.
Yani, tartışma madenciliğini bir disiplin haline getiren on yıl, algoritmaların on yılı değildi. Bu, anotasyon kılavuzlarının on yılıydı.
Görevi Tanımlayan Üç Korpus
Farklı araştırma grupları farklı türleri etiketledi ve tür seçimi, başlangıçta beklenenden daha önemliydi.
- İkna edici denemeler (Stab & Gurevych). Öğrenci argüman denemeleri, iddialar, önermeler ve bunlar arasındaki destek/saldırı ilişkileri için notlandırılmıştır. Açıkça net bir şekilde tartışmaya çalışan kişiler tarafından yapılandırılmış yazılar — metnin alabileceği en olumlu hali.
- İkna edici mikro metinler (Peldszus & Stede). Argüman yapısını incelemek için özel olarak oluşturulmuş kısa kontrollü metinler, her biri kasıtlı bir şekle sahip kompakt bir argümandır. Küçük, temiz ve yapısal soruların cevapları olacak şekilde tasarlanmıştır.
- Kamusal kural oluşturma yorumları (Park & Cardie). Kamu tarafından ABD düzenleyici danışmalarına sunulan yorumlar. Gerçek, düzeltilmemiş, sık sık dağınık — organizasyonların gerçekten sahip olduğu metne çok daha yakın.
Temizden dağınığa olan bu ilerleme dikkat edilmesi gereken faydalı bir şeydir. Liste aşağıya doğru ilerledikçe performans düşer ve en çok ilişkilerde düşer. Makaleler dostane bir durumdu ve orada bile ilişki sayıları mütevazıydı.
Ara-Yorumcu Anlaşması Gerçek Tavanıdır
Açıklama projeleri, bağımsız açıklayıcıların ne sıklıkla hemfikir olduğunu raporlar ve argüman madenciliğinde bu sayı bir dipnot değildir. Bu, üst sınırdır.
Eğer aynı yönergeleri takip eden iki eğitimli insan, hangi önermenin hangi iddiaya bağlı olduğu konusunda yalnızca kısmen hemfikir oluyorsa, o zaman onlardan birine karşı puanlanan bir model, diğerini anlamlı bir şekilde yendiği söylenemez. Ölçüm kendisi, modelden önce dengesiz hale gelir.
Anlaşma, ilişkilerden ziyade bileşenler üzerinde sürekli olarak daha yüksektir — insanlar genellikle hangi cümlenin bir iddia olduğunu kabul eder ve bunun neye yanıt verdiği konusunda farklılık gösterir. Bu tek taraflı asimetri, daha sonra standartların göstereceği her şeyi öngördü.
Kendi ekibinizde anotasyon testini çalıştırın.
Bir karar verme e-posta dizisi alın ve iki meslektaşınıza, ayrı ayrı, en güçlü itirazı işaretlemelerini ve bunun hangi belirli nedene yönelik olduğunu söylemelerini isteyin. Eğer farklı hedefler seçerlerse, anlaşmazlığınız asla gerçeklerle ilgili olmamıştır — ve hiçbir özet aracı bunu ortaya çıkaramaz, çünkü özetler söylenenleri kaydeder, neye yönelik olduğunu değil.
Kılavuzlar Teoridir, Uygulamalı Hale Getirilmiştir
Bir anotasyon kılavuzu, idari bir iş gibi görünüyor. Bir spesifikasyona daha yakındır. Teorinin bıraktığı her belirsizlik, anotatörlerin başlamasından önce çözülmelidir ve her çözüm gerçek bir taahhüttür.
Bir retorik soru bir iddia mıdır? Sonuçta bir tekrar, yeni bir bileşen olarak mı yoksa aynı bileşen olarak mı sayılır? Bir cümle aynı anda iki iddiayı destekliyorsa, her ikisine mi bağlanır, yoksa daha yakına mı, yoksa daha genel olana mı? Birisi bir noktayı çürütmeden önce kabul ederse, bu kabul kendi pozisyonuna bir saldırı mı olur?
Bunların hiçbiri belirgin cevaplara sahip değil ve her bir derleme bunlara biraz farklı yanıtlar verdi. Bu nedenle modeller derlemeler arasında kötü bir şekilde transfer oluyor: kısmen bir tür öğreniyorlar ve kısmen de bir ekibin bu sorulara verdiği yanıtları öğreniyorlar.
Ama daha fazla veri anotlayamaz mısınız?
Bu, doğal bir tepkidir ve bileşen tespiti için genel olarak işe yaradı. Daha fazla anotasyonlu aralık, daha iyi aralık tespiti sağladı. Alanın bu kısmı sürekli ve öngörülebilir bir şekilde gelişti.
İlişkiler için bu geçerli değildir ve sebep yapısaldır, hacimle ilgili bir mesele değildir. İlişkiler, cümlenin dışındaki bağlama bağlıdır — bu da tutarlı bir şekilde anotasyon yapmayı pahalı hale getirir. Anlaşmazlık ilişkileri nadirdir, bu nedenle korpusun ölçeklenmesi dengesizliği de beraberinde getirir. Ve bağlayıcı adım sıklıkla belirtilmemiştir, bu nedenle anotatör metinde görünür bir şeyi işaretlememektedir; onlar bunun yeniden yapılandırmasını işaretlemektedir.
Daha fazla veri, bu üç sorunu çözmek yerine artırır. Bu argüman, bir sonraki yazının konusudur.
On Yılın Ardında Bıraktığı Şeyler
İki şey, her ikisi de hala yük taşıyor.
İlki, görev tanımının kendisidir. Artık her argüman madenciliği makalesinin başlangıcında yer alan dört parçalı ayrım — bileşenleri bul, etiketle, bağla, bağlantıları sınıflandır — bu anotasyon projelerinin bir ürünüdür, felsefenin değil. Toulmin asla bir süreç önerdi.
İkincisi, belirlenen kıyas noktasıdır. Modern bir sistem bir sayı bildirdiğinde, genellikle bu on yılda notlandırılmış denemeler veya mikro metinler üzerinde bildirimde bulunur. Bu, makaleler arasında rakamları karşılaştırırken hatırlanmaya değerdir: iki farklı derlemada aynı metrik adı, aynı ölçüm değildir ve birçok yayımlanmış karşılaştırma bunu sessizce göz ardı etmektedir.
Laboratuvar Dışında Bunun Anlamı
- İnsanlar tartışmanın nerede olduğu konusunda anlaşamazsa, hiçbir araç size kesinlik veremez. Çıkarılan yapıyı kabul edilecek bir hüküm değil, düzeltilecek bir taslak olarak değerlendirin.
- Tür, hacimden daha önemlidir. Düzenli makalelere göre ayarlanmış bir sistem, kesintilerle ve yarım kalmış düşüncelerle dolu bir toplantı transkriptinde çok farklı bir sorunla karşılaşır.
- Hedefler konusundaki anlaşmazlık gerçek sinyaldir. İki kişi bir itirazın farklı şeylere yönelik olduğunu düşündüğünde, o boşluk genellikle kararın gerçekten takıldığı yerdir.
- Sadece bir korpus içinde kıyaslama numaralarını karşılaştırın. Farklı bir veri setindeki aynı metrik, etiket ne kadar benzer görünürse görünsün, farklı bir ölçümdür.
Argümanın Nerede Olduğu
Notasyon on yılı, bu hikayenin en az göz alıcı kısmıdır ve diğer her şeyin dayandığı kısımdır. Ne kadar büyük olursa olsun, hiçbir model, bir argümanın nerede olduğu konusunda bazen birbirleriyle anlaşmazlık yaşayan insanlar tarafından inşa edilen puan tablosundan kaçamaz.
Kendi toplantılarınıza taşımak için faydalı bir şeydir. Yazılı bir kılavuzla iki eğitimli anotatör için argümanı bulmak zor ise, ekibinizin bir kararı tekrar tekrar tartışması bir disiplin sorunu değildir. Bu, kılavuz olmadan aynı sorundur.
Argüman madenciliği serisi
Makinelerin argümanları okumayı nasıl öğrendiğine dair beş gönderi — bu alanın nereden geldiği, zor problemlerinin neden zor olduğu ve bunu nasıl uyguladığımız.
1958'de mantıkçıların reddettiği bir felsefe kitabının, bir makine öğrenimi görevine yönelik spesifikasyon haline nasıl geldiği.
Verilerde anlaşmazlık nadirdir ve cümlenin içermediği bağlama bağlıdır.
Sıfırdan öğrenme modelleri, metin kümesi darboğazını ortadan kaldırdı ve yapısal sorunları tam olarak oldukları yerde bıraktı.
Uygulama: argüman kategorileri, her kategori için bir ana iddia ve neden güvenin yanlış sıralama sinyali olduğu.
Kaynaklar ve Daha Fazla Okuma
İkna edici deneme notlandırma projesi ve yönergeleri — görevi ölçülebilir hale getiren kaynak.
Aynı korpusun tam ayrıştırma tedavisi, genellikle ondan alıntı yapılan bileşen ve ilişki sonuçları ile birlikte.
Freeman modelinin otomatik argüman madenciliği için uygulanması — teoriden anotasyon şemasına köprü.
CDCP kamu kural oluşturma yorumları derlemesi — gerçek, karmaşık ve makalelerden çok daha zor.
On yılı pekiştiren anket — görev tanımları, veri kümeleri ve değerlendirme uygulaması.
Sıkça Sorulan Sorular
Bir argüman madenciliği korpusu nedir?
İnsanların argüman yapısını el ile işaretlediği belgelerden oluşan bir koleksiyon: hangi aralıkların iddialar, hangilerinin önermeler olduğunu ve hangi önermelerin hangi iddiaları desteklediğini veya saldırdığını gösterir. Bu, rekabet eden sistemlerin aynı veriler üzerinde karşılaştırılmasını sağlar ve bir fikri bir araştırma alanına dönüştüren şeydir.
AAEC korpusu nedir?
Argument Annotated Essays Corpus, Christian Stab ve Iryna Gurevych tarafından öğrenci ikna edici makalelerden oluşturulmuştur. Argüman bileşenlerini ve bunlar arasındaki ilişkileri anotlar ve argüman madenciliği için standart ölçütlerden biri olmaya devam eder.
Araştırmacılar arası anlaşmanın önemi nedir?
Çünkü ölçümde bir üst sınır belirler. Aynı kılavuzu takip eden iki eğitimli insan hangi önermenin hangi iddiaya bağlı olduğu konusunda anlaşmazlığa düştüğünde, bunlardan birine karşı puanlanan bir modelin diğerini anlamlı bir şekilde geçebileceği gösterilemez. Değerlendirme, modelden önce kararsız hale gelir.
Bir korpusta eğitilen modeller neden başka bir korpusta daha kötü performans gösterir?
Çünkü her bir derleme bir tür ve bir dizi kılavuz kararından oluşur. Öğrenci makaleleri yapılandırılmış ve kasıtlıdır; kamu yorumları ise dağınıktır. Bir model kısmen türü öğrenir ve kısmen de belirsiz durumlara bir anotasyon ekibinin yanıtlarını öğrenir ve bu ikisi de temiz bir şekilde aktarılmaz.
İlişki tespitini düzeltmek için daha fazla veri anotasyonu yapabilir misin?
Bileşen tespitine önemli ölçüde yardımcı oldu ve ilişki tespitine çok daha az. İlişkiler, cümle ötesindeki bağlama bağlıdır, anlaşmazlık ilişkileri nadirdir, bu nedenle korpusun ölçeklenmesi dengesizliği de ölçeklendirir ve bağlantı adımı genellikle belirtilmemiştir — bu nedenle anotatör, görünür bir şey yerine bir yeniden yapılandırmayı işaretliyor.
Bugün hangi korpuslar kıyaslama olarak kullanılıyor?
İkna edici denemeler ve tartışmalı mikro metinler en yaygın olanlardır; daha zor ve karmaşık değerlendirmeler için kamu yorumları korpusları kullanılmaktadır. Her biri farklı anotasyon kararları kullandığı için, iki korpus arasındaki aynı metrik adı aynı ölçüm değildir — bu, yanıltıcı karşılaştırmaların sık bir kaynağıdır.
Argumentree Team
Decision Science
The Argumentree team explores the science of better decisions—from ancient philosophy to modern AI.
Not ekleme adımını atla
Bir transkripti yapıştırın ve düzeltebileceğiniz yapılandırılmış bir artı ve eksi ağacı alın — taslak otomatik, karar sizin.
Alan için referans sayfası — görevler, tarihçe ve ilişkilerin neden zor kısım olduğu.
Reddedilen 1958 felsefe kitabından bugüne kadar olan tüm alanın yayılması.
Korpusların anlaşmazlık hakkında ne ortaya koyduğu ve neden daha fazla verinin bunu düzeltmediği.
Bir tartışmayı argüman ağacına dönüştürün.
Kendi transkriptlerinizden yapılandırılmış akıl yürütme — herhangi bir notasyon kılavuzu gerektirmez.
Ücretsiz başla