논리적으로 맞는 논증이면 설득력과 대화 기여도도 높은 걸까?
논증 품질 연구는 논리·수사·대화의 세 관점 아래 15개 차원을 구분하고 320개 논증을 다차원으로 주석해 단일 점수의 한계를 보여줍니다.
Computational Argumentation Quality Assessment in Natural Language
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논증 품질 연구는 논리·수사·대화의 세 관점 아래 15개 차원을 구분하고 320개 논증을 다차원으로 주석해 단일 점수의 한계를 보여줍니다.
Computational Argumentation Quality Assessment in Natural Language
Walton과 Macagno의 분류 체계를 따라 논증의 일반 목적, 추론 방식, 대화 맥락과 비판 질문을 함께 봐야 도식의 기능을 구분할 수 있음을 설명합니다.
A classification system for argumentation schemes
핵심점 분석은 논증을 대표 문장에 연결하고 빈도를 세지만 소수 의견과 매칭 오류를 함께 보아야 합니다.
Quantitative Argument Summarization and Beyond: Cross-domain Key Point Analysis
2025년 검토는 글쓰기·학습·추론에서 서로 다른 도구와 활동을 분류합니다. 상자와 화살표만 같아도 처치는 다를 수 있습니다.
Charting the Field: A Review of Argument Visualization Research for Writing, Learning, and Reasoning
대규모 언어모델의 자동 형식화는 일부 문제를 완전한 Isabelle 명세로 바꾸고 증명 학습을 개선했지만 번역 검증이 병목입니다.
Autoformalization with Large Language Models
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