"PageRank" para Relevância de Argumentos

Os motores de busca do futuro devem entregar argumentos a favor e contra em resposta a consultas sobre tópicos controversos. Enquanto a mineração de argumentos agora está no foco da pesquisa, a questão de como recuperar os argumentos relevantes permanece em aberto. Este artigo propõe um modelo radical para avaliar a relevância objetivamente em escala da web: a relevância da conclusão de um argumento é decidida pelo que outros argumentos a reutilizam como uma premissa. Construímos um grafo de argumentos para este modelo que analisamos com um esquema de pesagem recursivo, adaptando ideias chave do PageRank. Em experimentos em um grande grafo de argumentos com verdades verificadas, os escores de relevância resultantes correlacionam-se com os julgamentos médios humanos. Esboçamos quais desafios de linguagem natural devem ser enfrentados em escala da web para gradualmente trazer a relevância de argumentos para motores de busca na web.