Argument Annotated Essays (version 2)

B2FIND2026-04-28 收录

论证挖掘

说服性文本分析

数据链接：

https://b2find.eudat.eu/dataset/299cea5f-f7d1-5349-a347-dd47d552687b 数据链接链接失效反馈

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资源简介：

The corpus consists of argument annotated persuasive essays including annotations of argument components and argumentative relations.

AMELIA

论证挖掘

自然语言处理

AMELIA是一个由多个任务组成的端到端语言模型，旨在进行论证挖掘。该数据集由19个著名的论证挖掘数据集转换而来，统一格式后可用于训练大型语言模型。数据集包含多个任务，如论证组件识别、关系分类、立场检测等。数据集创建过程包括数据收集、转换和标准化。该数据集旨在解决论证挖掘中的多任务问题，并提高大型语言模型在相关任务上的性能。

arXiv2025-08-25 更新70

AIcademic/iam-claims

自然语言处理

论证挖掘

IAM数据集的一个子集，用于主张提取任务。数据集包括主张标签（主张或非主张）、主题句子、主张候选句子、文章ID和立场标签（支持、反对或中立）。

Hugging Face2025-10-21 更新70

Argument Annotated Essays

论证挖掘

议论文本分析

The corpus consists of argument annotated persuasive essays including annotations of argument components and argumentative relations.

B2FIND30

Same Side Stance Classification Resampled Datasets

论证挖掘

立场分类

The resampled datasets for the Same Side Stance Classification problem used in the EMNLP'21 paper "On Classifying whether Two Texts are on the Same Side of an Argument". The data is based on the pub

NIAID Data Ecosystem70

MultiOpEd

自然语言处理

论证挖掘

MultiOpEd 是多视角新闻社论的语料库。它是一个开放领域的新闻社论语料库，支持与新闻社论中的论证结构相关的各种任务，专注于自动视角发现。新闻社论是一种有说服力的文本类型，其中的论证结构通常是隐含的。然而，社论中提出的论点通常集中在一个简洁、重点突出的论文上，我们称之为他们的观点。 MultiOpEd 旨在支持与自动透视发现相关的多项任务的研究，其中系统预计会生成一个单句论文陈述来总结所提出的

OpenDataLab2026-07-12 更新70

Argument Annotated Essays (version 2)

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