情感诉求谬论语料库:谬论自动识别的一种方法

IF 0.3 Q4 LINGUISTICS
Linguamatica Pub Date : 2023-01-07 DOI:10.21814/lm.14.2.376
Kenia Nieto-Benitez, Noé Alejandro Castro-Sánchez, H. Jiménez-Salazar, Gemma Bel-Enguix
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摘要

竞选活动中的政治演讲旨在用有说服力的信息动员和吸引选民,主要是通过诉诸情绪来进行论证,从而产生谬论。本文提出了墨西哥总统候选人在政治演讲中的谬论语料库,目的是获得西班牙语的语言资源,以便开发计算机系统来挖掘它们。到目前为止,西班牙语还没有一个谬论语料库,而在论点挖掘领域开发的论点语料库仅限于论证结构的标记,而不是从政治话语中开发的。本研究的目的是分析在墨西哥国立自治大学(unam)和墨西哥国立自治大学(unam)进行的一项研究的结果。利用科恩kappa指数,得分者之间的一致性为0.692。随后,确定了有效的论点和谬误,结果在相同的指数下得到了0.442的一致。此外,本文还提出了利用余弦相似度、支持向量机、逻辑回归和决策树等方法识别谬误的基线,并从论点中提取情感术语。在此基础上,我们获得了0.62的f1评分,这是未来研究的比较结果。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Corpus de falacias por apelación a las emociones: una aproximación a la identificación automática de falacias
Los discursos políticos en campañas electorales están orientados a movilizar y atraer con mensajes persuasivos al electorado y principalmente se argumenta apelando a las emociones incurriendo en falacias. Este artículo presenta un corpus de falacias en discursos políticos elaborados por candidatos a la presidencia de México, con el objetivo de obtener un recurso lingüístico en español que permita desarrollar sistemas computacionales para su minería. Hasta ahora no se conoce un corpus de falacias para el idioma español y los corpus de argumentos elaborados en el área de Minería de Argumentos se limitan a un etiquetado de la estructura argumentativa y no están elaborados a partir de discursos políticos. El corpus se elaboró con argumentos extraídos de los discursos y se realizó una anotación manual de premisas y conclusiones. Se obtuvo un acuerdo entre anotadores de 0.692utilizando el índice kappa de Cohen. Posteriormente, se identificaron los argumentos válidos y las falacias, y como resultado se obtuvo un acuerdo de 0.442 con el mismo índice. Como contribución adicional, se presenta una línea base para la identificación de falacias utilizando los métodos de similitud coseno, support vector machine, logistic regression y decision trees, y la extracción de términos afectivos en los argumentos. En esta línea base se obtuvo un F1-score de 0.62 y es un resultado de comparación para futuras investigaciones.
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