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研究论文

根据人类争论行为的预测在讨论中提供论点

出版:2016年12月9日 出版历史
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  • 摘要

    辩论性讨论是一项要求很高的任务。为了帮助人们进行此类讨论,本文提供了一种创新的方法论,用于开发代理,通过提出可能的论点来支持人们进行辩论性讨论。通过收集和分析1000多名人类研究参与者的人类议论文行为,我们表明使用机器学习(ML)预测人类议论文行为是可能的,并且在设计论点提供代理方面是有用的。本文首先证明,在进行部分讨论后,ML技术在预测人们的前三个论点选择时可以达到76%的准确率。我们进一步表明,成熟的论证理论并不能很好地预测人们对论证的选择。然后,我们介绍了9种论点提供代理,我们使用数百名人类研究参与者对其进行了实证评估。我们表明,预测和基于相关性的启发式代理(PRH)使用ML预测和启发式估计可能的论点与当前讨论状态的相关性,与其他评估代理相比,研究参与者的满意度显著提高。这些其他代理基于论证理论提出论点;提出没有启发式或只有启发式的预测参数;或使用转移学习方法。我们的发现还表明,人们使用PRH代理提出的论点的频率明显高于其他代理提出的。

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    交互式智能系统封面图片ACM交易
    交互式智能系统ACM事务 第6卷第4期
    人类与人工咨询者互动专题
    2016年12月
    176页
    国际标准编号:2160-6455
    EISSN公司:2160-6463
    DOI(操作界面):10.1145/3015563
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    计算机协会

    美国纽约州纽约市

    出版历史

    出版:2016年12月9日
    认可的:2016年2月1日
    修订过的:2015年12月1日
    收到:2015年6月1日
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