Aligning Discourse and Argumentation Structures using Subtrees and Redescription Mining

Alignement de Structures Argumentatives et Discursives par Fouille de Graphes et de Redescriptions

Laurine Huber (1) , Yannick Toussaint (2) , Charlotte Roze (1) , Mathilde Dargnat (3) , Chloé Braud (1)

1 SYNALP - Natural Language Processing : representations, inference and semantics
2 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning
3 ATILF - Analyse et Traitement Informatique de la Langue Française

In this paper, we investigate similarities between discourse and argumentation structures by aligning subtrees in a corpus containing both annotations. Contrary to previous works, we focus on comparing sub-structures and not only relation matches. Using data mining techniques , we show that discourse and argumen-tation most often align well, and the double annotation allows to derive a mapping between structures. Moreover, this approach enables the study of similarities between discourse structures and differences in their expressive power.

Dans cet article, nous étudions la similarité entre structures argumen-tatives et discursives en alignant des sous-arbres dans un corpus annoté en RST et en structure argumentative. Contrairement aux travaux précédents, nous ne nous intéressons pas uniquement à un alignement relation à relation, mais à un alignement de sous-structures. À l'aide de méthodes de fouille de données, nous montrons que des similitudes existent entre l'argumentation et le discours. L'an-notation multiple du corpus permet également de proposer un alignement entre les structures. De plus, cette approche permet de mettre en évidence les diffé-rences d'expressivité des deux formalismes.

Domaines: Informatique [cs]

Laurine Huber, Yannick Toussaint, Charlotte Roze, Mathilde Dargnat, Chloé Braud. Alignement de Structures Argumentatives et Discursives par Fouille de Graphes et de Redescriptions. SFC 2019 - XXVIe Rencontres de la Société Francophone de Classification, Sep 2019, Nancy, France. ⟨hal-02266623⟩