ظهر تويتر كمركز عالمي للانخراط في المحادثات عبر الإنترنت وكمسرد قيمي للبحوث في مختلف التخصصات التي أدركت أهمية محتوى المستخدمين الذي يتم إنشاؤه على المنصة. يعد استخراج الحجج مهمة تحليلية مهمة لمعالجة وفهم الخطاب عبر الإنترنت. بصفة خاصة، يهدف إلى تحديد العناصر الهيكلية للحجج، والتي تُعرف بالمعلومات والاستدلال (inference). ومع ذلك، فإن هذه العناصر ليست ثابتة وقد تتطلب سياقًا ضمن المحادثة التي تتواجد فيها، ولكن هناك نقص في البيانات وإطارات التسمية التي تعالج هذا الجانب الديناميكي على تويتر. نقدم مجموعة بيانات TACO، وهي أول مجموعة بيانات لحجج تويتر تستند إلى 1,814 تغريدة تغطي 200 محادثة كاملة تتضمن ستة مواضيع متنوعة، مع اتفاق بين ستة خبراء بلغ 0.718 ألفا كريبندورف (Krippendorff's alpha). ثانيًا، نوفر إطار التسمية الخاص بنا، والذي يضم تعريفات من القاموس الكامبريدجي لتحديد وتعريف مكونات الحجة على تويتر. حقق تصنيفنا القائم على النماذج المتحولة (transformer) درجة أساسية لمتوسط F1 بلغت 85.06٪ في اكتشاف الحجج. بالإضافة إلى ذلك، كشفت بياناتنا أن مستخدمي تويتر يميلون إلى المشاركة في المناقشات التي تتضمن استدلالًا مستنيرًا ومعلومات. تعمل TACO على تحقيق عدة أغراض، مثل تدريب تصنيفات التغريدات لإدارة التغريدات بناءً على عناصر الاستدلال والمعلومات، كما أنها توفر رؤى قيمة حول أنماط الردود المحادثية للتغريدات.