Dealing with Qualitative and Quantitative Features in Legal Domains

In this work, we enrich a formalism for argumentation by including a formal characterization of features related to the knowledge, in order to capture proper reasoning in legal domains. We add meta-data information to the arguments in the form of labels representing quantitative and qualitative data about them. These labels are propagated through an argumentative graph according to the relations of support, conflict, and aggregation between arguments.Comment: arXiv admin note: text overlap with arXiv:1903.0186

Argumentation models and their use in corpus annotation: practice, prospects, and challenges

The study of argumentation is transversal to several research domains, from philosophy to linguistics, from the law to computer science and artificial intelligence. In discourse analysis, several distinct models have been proposed to harness argumentation, each with a different focus or aim. To analyze the use of argumentation in natural language, several corpora annotation efforts have been carried out, with a more or less explicit grounding on one of such theoretical argumentation models. In fact, given the recent growing interest in argument mining applications, argument-annotated corpora are crucial to train machine learning models in a supervised way. However, the proliferation of such corpora has led to a wide disparity in the granularity of the argument annotations employed. In this paper, we review the most relevant theoretical argumentation models, after which we survey argument annotation projects closely following those theoretical models. We also highlight the main simplifications that are often introduced in practice. Furthermore, we glimpse other annotation efforts that are not so theoretically grounded but instead follow a shallower approach. It turns out that most argument annotation projects make their own assumptions and simplifications, both in terms of the textual genre they focus on and in terms of adapting the adopted theoretical argumentation model for their own agenda. Issues of compatibility among argument-annotated corpora are discussed by looking at the problem from a syntactical, semantic, and practical perspective. Finally, we discuss current and prospective applications of models that take advantage of argument-annotated corpora

Marcos argumentativos etiquetados

El área de la representación del conocimiento y el razonamiento rebatible en Inteligencia Artificial se especializa en modelar el proceso de razonamiento humano de manera tal de establecer qué conclusiones son aceptables en un contexto de desacuerdo. En términos generales, las teorías de la argumentación se ocupan de analizar las interacciones entre los argumentos que están a favor o en contra de una determinada conclusión, para finalmente establecer su aceptabilidad. El objetivo principal del presente trabajo es expandir la capacidad de representación de los marcos argumentativos permitiendo representar las características especiales de los argumentos, y analizar cómo éstas se ven afectadas por las relaciones de soporte, agregación y ataque que se establecen entre los argumentos de un modelo que representa una determinada discusión argumentativa. Para ello, añadiremos un meta-nivel de información a los argumentos en la forma de etiquetas extendiendo así sus capacidades de representación, y brindaremos las herramientas necesarias para propagar y combinar las etiquetas en el dominio de la argumentación. Finalmente, utilizaremos la información proporcionada por las etiquetas para optimizar el proceso de aceptabilidad de los argumentos y brindar así resultados más refinados.Eje: Tesis doctorales. Tesis doctoral defendida por el autor en 2015, dirigida por Guillermo R. Simari y Rosanna N. Costaguta.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

ArgMine: Argumentation Mining from Text

O objetivo da prospeção de argumentos a partir de texto é a deteção e identificação de forma automática da estrutura argumentativa contida num texto escrito em linguagem natural.Um argumento é uma estrutura retórica que é estudada desde à muitos anos e que se encontra bem fundamentada. De uma forma geral, argumentos são posições justificáveis onde factos (premissas) são apresentados em suporte de uma conclusão.A ambiguidade do texto escrito em linguagem natural, diferentes estilos de escrita, contexto implícito e a complexidade em construir estruturas argumentativas são alguns dos desafios que fazem desta tarefa muito desafiadora.Extraindo de forma automática argumentos a partir de texto, somos capazes de saber não apenas quais são os pontos de vista que estão a ser expressos, mas também quais são as razões para acreditar nesse pontos de vista. Assim sendo, a prospeção de argumentos de forma automática tem o potencial de trazer avanços em algumas áreas de investigação tais como prospeção de opiniões, sistemas de recomendação e sistemas multi-agente.A tarefa completa de prospeção de argumentos pode ser decomposta em várias sub-tarefas. Esta tese aborda a deteção e identificação, de forma automática, dos componentes argumentativos presentes no texto. Isso envolve detetar as zonas do texto que contêm conteúdo argumentativo e, a seleção dos fragmentos de texto que correspondem às unidades elementares de argumentos. Para que seja possível de uma forma automática detetar e identificar componentes argumentativos a partir de texto, algoritmos de aprendizagem máquina supervisionada serão usados.O conjunto de dados alvo que será usado para treinar os algoritmos são noticias escritas na língua Portuguesa.The aim of argumentation mining is the automatic detection and identification of the argumentative structure contained within a piece of natural language text. An argument is an ancient and well studied rhetorical structure. In a general form, arguments are justifiable positions where pieces of evidence (premises) are offered in support of a conclusion. The ambiguity of natural language text, different writing styles, implicit context and the complexity of building argument structures are some of the challenges which make this task very challenging. By automatically extracting arguments from text, we are able to tell not just what views are being expressed, but also what are the reasons to believe those particular views. Therefore, argumentation mining has the potential to improve some research topics such as opinion mining, recommender systems and multi-agent systems. The full task of argumentation mining can be decomposed into several subtasks. This thesis focuses on the automatic detection and identification of the argumentative components presented in the original text. This involves detecting the zones of text that contain argumentative content and the identification of fragments of text that will form the elementary units of the argument. In order to automatically detect and identify argumentative components in text, supervised machine learning algorithms will be used. The target corpus used to train the algorithms are news written in Portuguese language