An annotation scheme for Rhetorical Figures
Notice bibliographique
Résumé
There is a driving need computationally to interrogate large bodies of text for a range of non-denotative meaning (e.g., to plot chains of reasoning, detect sentiment, diagnose genre, and so forth). But such meaning has always proven computationally allusive. It is often implicit, ‘hidden’ meaning, evoked by linguistic cues, stylistic arrangement, or conceptual structure – features that have hitherto been difficult for Natural Language Processing systems to recognize and use. Non-denotative textual effects are the historical concern of rhetorical studies, and we have turned to rhetoric in order to find new ways to advance NLP, especially for sophisticated tasks like Argument Mining. This paper highlights certain rhetorical devices that encode levels of meaning that have been overlooked in Computational Linguistics generally and Argument Mining particularly, and yet lend themselves to automated detection. These devices are the linguistic configurations known as Rhetorical Figures. We argue for the importance of these devices for Argument Mining, especially in collocations, and we present an XML annotation scheme for Rhetorical Figures to make figuration more tractable for computational approaches, particularly with an eye on the improvements they offer Argument Mining. We also discuss the intellectual and technical challenges involved in figure annotation and the implications for Machine Learning.
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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 | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,010 |
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 ».