Science and Technology Production
Congress
Authorship
MONTESERIN, ARIEL JOSE
;
Marcelo Armentano
;
Nicolás García
;
Damián Palavecino
Date
2017
Publishing House and Editing Place
CBIE
Summary
Information provided by the agent in
SIGEVA
Poder determinar automáticamente si una sentencia expresada en lenguaje natural es un argumento bien conformado es una tarea clave en sistemas de aprendizaje colaborativo, especialmente cuando se pretende analizar la calidad de los argumentos elaborados por los estudiantes. Por esta razón, en este trabajo presentamos un enfoque de minería de argumentos que se basa en el procesamiento del lenguaje natural de una sentencia, particularmente mediante un análisis de su es...
Poder determinar automáticamente si una sentencia expresada en lenguaje natural es un argumento bien conformado es una tarea clave en sistemas de aprendizaje colaborativo, especialmente cuando se pretende analizar la calidad de los argumentos elaborados por los estudiantes. Por esta razón, en este trabajo presentamos un enfoque de minería de argumentos que se basa en el procesamiento del lenguaje natural de una sentencia, particularmente mediante un análisis de su estructura sintáctica, y el posterior entrenamiento de un modelo de clasificación. La evaluación experimental fue realizada con estudiantes reales y mostró resultados prometedores. En particular, el enfoque basado en conectores argumentativos con etiquetas diferenciadas para indicadores de premisas y conclusiones fue el que obtuvo un mejor desempeño.
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Key Words
PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURALMINERÍA DE ARGUMENTOSAPRENDIZAJE COLABORATIVO