Ontological representations of rhetorical figures for argument mining
Notice bibliographique
Résumé
This paper surveys ontological modeling of rhetorical concepts, developed for use in argument mining and other applications of computational rhetoric, projecting their future directions. We include ontological models of argument schemes applying Rhetorical Structure Theory (RST); the RhetFig proposal for modeling; the related RetFig Ontology of Rhetorical Figures for Serbian (developed by two of the authors); and the Lassoing Rhetoric project (developed by another of the authors). The Lassoing Rhetoric venture is interesting for its multifaceted approach to linguistic devices, prominently including rhetorical figures, but also RST relations and stylistic models, like the use of historic present. This application takes a natural language text input and uses syntactic parsing tools to produce a knowledge base of linguistic entities using references to an OWL ontological framework, locating these devices using Semantic Web Rule Language (SWRL) logic rules. The paper also reports on a similar approach in research into detecting ironic tweets in a Serbian twitter corpus. The rhetorical schemes used for argument mining are also presented, as well as some suggestions for novel argument schemes based on the ontological approach to rhetorical figuration.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».