摘要
论点对抽取（Argument Pair Extraction, APE）旨在从讨论的两段文本中提取出具有交互关系的论点对。以往的研究主要在同行评审与反驳的语境下开展该任务，通常将其分解为序列标注任务和句子关系分类任务。然而，尽管该方法取得了令人瞩目的性能表现，其论点对的获取方式仍依赖于两个分解任务的隐式推断，缺乏对论点对之间论点层级交互关系的显式建模。针对这一问题，本文提出一种互引导框架（mutual guidance framework），通过利用一段文本中的论点信息，指导另一段文本中可与之构成论点对的论点识别，从而实现两段文本在论点对抽取过程中的相互引导。此外，本文还引入一种句间关系图（inter-sentence relation graph），以有效建模两句话之间的多重关系，进而促进论点对的准确抽取。所提出的方法能够更全面地表征论点层级的语义信息，从而显式捕捉论点对之间的复杂关联。实验结果表明，该方法显著优于当前最先进的模型。