Анализ аргументов или анализ аргументов - это область исследований в поле обработка естественного языка. Целью интеллектуального анализа аргументов является автоматическое извлечение и идентификация аргументативных структур из естественного языка текста с помощью компьютерных программ. Такие аргументативные структуры включают посылку, выводы, схему аргументов и отношения между основным и вспомогательным аргументом или основным аргументом и контраргументом в рамках дискурса. Серия семинаров Argument Mining является основным форумом для исследований, связанных с интеллектуальным анализом аргументов.
Анализ аргументов применялся во многих различных жанрах, включая качественную оценку содержания социальных сетей (например, Twitter, Facebook), где он является мощным инструментом для политиков и исследователей в области социальных и политических наук. Другие области включают юридические документы, обзоры продуктов, научные статьи, онлайн-дискуссии, газетные статьи и диалогические области. Подходы к трансфертному обучению успешно использовались для объединения различных доменов в модель аргументации, не зависящую от предметной области.
Интеллектуальный анализ аргументов использовался для предоставления студентам индивидуальной письменной поддержки путем доступа и визуализации дискурса аргументации в их текстах. Применение интеллектуального анализа аргументов в ориентированном на пользователя инструменте обучения помогло студентам значительно улучшить свои навыки аргументации по сравнению с традиционными приложениями для обучения аргументации.
Учитывая большое разнообразие текстовых жанров и различные исследовательские точки зрения и подходы, было трудно выработать общую и объективную схему оценки. Было предложено множество наборов аннотированных данных, некоторые из которых набирают популярность, но согласованный набор данных еще не найден. Аннотирование аргументативных структур - очень сложная задача. Были успешные попытки делегировать такие задачи по аннотации толпе, но процесс по-прежнему требует больших усилий и требует значительных затрат. Первоначальные попытки обойти это препятствие были предприняты с использованием подхода слабого надзора.
.