Computational Argumentation for the Automatic Analysis of Argumentative Discourse and Human Persuasion

Abstract

[ES] La argumentación computacional es el área de investigación que estudia y analiza el uso de distintas técnicas y algoritmos que aproximan el razonamiento argumentativo humano desde un punto de vista computacional. En esta tesis doctoral se estudia el uso de distintas técnicas propuestas bajo el marco de la argumentación computacional para realizar un análisis automático del discurso argumentativo, y para desarrollar técnicas de persuasión computacional basadas en argumentos. Con estos objetivos, en primer lugar se presenta una completa revisión del estado del arte y se propone una clasificación de los trabajos existentes en el área de la argumentación computacional. Esta revisión nos permite contextualizar y entender la investigación previa de forma más clara desde la perspectiva humana del razonamiento argumentativo, así como identificar las principales limitaciones y futuras tendencias de la investigación realizada en argumentación computacional. En segundo lugar, con el objetivo de solucionar algunas de estas limitaciones, se ha creado y descrito un nuevo conjunto de datos que permite abordar nuevos retos y investigar problemas previamente inabordables (e.g., evaluación automática de debates orales). Conjuntamente con estos datos, se propone un nuevo sistema para la extracción automática de argumentos y se realiza el análisis comparativo de distintas técnicas para esta misma tarea. Además, se propone un nuevo algoritmo para la evaluación automática de debates argumentativos y se prueba con debates humanos reales. Finalmente, en tercer lugar se presentan una serie de estudios y propuestas para mejorar la capacidad persuasiva de sistemas de argumentación computacionales en la interacción con usuarios humanos. De esta forma, en esta tesis se presentan avances en cada una de las partes principales del proceso de argumentación computacional (i.e., extracción automática de argumentos, representación del conocimiento y razonamiento basados en argumentos, e interacción humano-computador basada en argumentos), así como se proponen algunos de los cimientos esenciales para el análisis automático completo de discursos argumentativos en lenguaje natural.

[CA] L'argumentació computacional és l'àrea de recerca que estudia i analitza l'ús de distintes tècniques i algoritmes que aproximen el raonament argumentatiu humà des d'un punt de vista computacional. En aquesta tesi doctoral s'estudia l'ús de distintes tècniques proposades sota el marc de l'argumentació computacional per a realitzar una anàlisi automàtic del discurs argumentatiu, i per a desenvolupar tècniques de persuasió computacional basades en arguments. Amb aquestos objectius, en primer lloc es presenta una completa revisió de l'estat de l'art i es proposa una classificació dels treballs existents en l'àrea de l'argumentació computacional. Aquesta revisió permet contextualitzar i entendre la investigació previa de forma més clara des de la perspectiva humana del raonament argumentatiu, així com identificar les principals limitacions i futures tendències de la investigació realitzada en argumentació computacional. En segon lloc, amb l'objectiu de sol$\cdot$lucionar algunes d'aquestes limitacions, hem creat i descrit un nou conjunt de dades que ens permet abordar nous reptes i investigar problemes prèviament inabordables (e.g., avaluació automàtica de debats orals). Conjuntament amb aquestes dades, es proposa un nou sistema per a l'extracció d'arguments i es realitza l'anàlisi comparativa de distintes tècniques per a aquesta mateixa tasca. A més a més, es proposa un nou algoritme per a l'avaluació automàtica de debats argumentatius i es prova amb debats humans reals. Finalment, en tercer lloc es presenten una sèrie d'estudis i propostes per a millorar la capacitat persuasiva de sistemes d'argumentació computacionals en la interacció amb usuaris humans. D'aquesta forma, en aquesta tesi es presenten avanços en cada una de les parts principals del procés d'argumentació computacional (i.e., l'extracció automàtica d'arguments, la representació del coneixement i raonament basats en arguments, i la interacció humà-computador basada en arguments), així com es proposen alguns dels fonaments essencials per a l'anàlisi automàtica completa de discursos argumentatius en llenguatge natural.

[EN] Computational argumentation is the area of research that studies and analyses the use of different techniques and algorithms that approximate human argumentative reasoning from a computational viewpoint. In this doctoral thesis we study the use of different techniques proposed under the framework of computational argumentation to perform an automatic analysis of argumentative discourse, and to develop argument-based computational persuasion techniques. With these objectives in mind, we first present a complete review of the state of the art and propose a classification of existing works in the area of computational argumentation. This review allows us to contextualise and understand the previous research more clearly from the human perspective of argumentative reasoning, and to identify the main limitations and future trends of the research done in computational argumentation. Secondly, to overcome some of these limitations, we create and describe a new corpus that allows us to address new challenges and investigate on previously unexplored problems (e.g., automatic evaluation of spoken debates). In conjunction with this data, a new system for argument mining is proposed and a comparative analysis of different techniques for this same task is carried out. In addition, we propose a new algorithm for the automatic evaluation of argumentative debates and we evaluate it with real human debates. Thirdly, a series of studies and proposals are presented to improve the persuasiveness of computational argumentation systems in the interaction with human users. In this way, this thesis presents advances in each of the main parts of the computational argumentation process (i.e., argument mining, argument-based knowledge representation and reasoning, and argument-based human-computer interaction), and proposes some of the essential foundations for the complete automatic analysis of natural language argumentative discourses.