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텍스트의 논쟁적 구조를 자동으로 인식하는 데 대한 관심이 증가하고 있는 반면, 이러한 텍스트 수정의 논쟁적 목적을 인식하는 것은 덜 탐구되어 왔습니다. 또한 기존의 수정 분류 접근 방식은 일반적으로 맥락 정보를 무시합니다. 우리는 논쟁적 수정 목적을 예측할 때 맥락 정보를 활용하기 위한 두 가지 접근 방식을 제안합니다: 이전 작업의 분류 패러다임에서 사용할 맥락적 특징을 개발하고, 분류 문제를 시퀀스 레이블링 작업으로 변환하는 것입니다. 두 개의 학생 에세이 코퍼스를 사용한 실험 결과는 논쟁적 수정 목적 예측에 대한 맥락 정보의 유용성을 보여줍니다.
Zhang et al. (Fri,)은 이 질문을 연구했습니다.