An automatic system that provides diverse perspectives on a controversial topic is one of the most important researches, which natural language processing can address. Many kinds of researches based on information retrieval and extraction techniques are in progress. However, they may be hard to provide stable results with a query that is absent from the repository. To address these problems, we propose a sentential argument generation model from diverse perspectives, augmented with the common characteristics extracted from the arguments in a training corpus. Our proposed model generates sentential arguments with higher diversity than other baseline models. We hope that our proposed model can help to provide users with a variety of perspectives that could be considered on a controversial topic, even when the topic has not been actively discussed or related information is not accessible.
논쟁적인 사회적 이슈에 대한 다양한 관점들을 제공하는 자동화된 시스템은, 자연언어처리가 해결할 수 있는 중요한 연구 분야 중 하나이다. 정보 수집 및 추출 기술을 기반으로 한 관련 연구들이 많이 진행되고 있지만, 이러한 접근은 넓은 범위에 대해 높은 수준을 가진 데이터베이스를 기반으로 한다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 훈련 데이터에 존재하는 논지들이 가진 여러 특징을 추출하고, 이를 기반으로 다양한 관점에서 문장 단위의 논지를 생성하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 베이스라인 모델들에 비해 높은 다양성을 가진 논지를 생성한다. 본 연구를 통해, 아직 활발히 논의되지 않았거나 관련 정보가 사용자에게 도달하지 못한 논쟁적인 주제에 대해서도, 관련되어 고려될 수 있는 다양한 관점을 사용자에게 제공하는 데에 도움이 될 것으로 기대한다.
