CASA: Causality-driven Argument Sufficiency Assessment

📄 arXiv: 2401.05249v2 📥 PDF

作者: Xiao Liu, Yansong Feng, Kai-Wei Chang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-10 (更新: 2024-04-02)

备注: Accepted by NAACL 2024 main conference. Project website: https://xxxiaol.github.io/CASA/

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CASA框架以解决论证充分性评估问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 论证充分性 因果关系 大语言模型 写作辅助 逻辑谬误检测 自动化评估

📋 核心要点

  1. 现有的论证充分性评估方法依赖人工标注，标注过程繁琐且存在主观性导致的不一致性。
  2. CASA框架通过因果关系定义的充分性概率，利用大语言模型生成上下文并注入前提事件来评估论证的充分性。
  3. 在两个逻辑谬误检测数据集上的实验表明，CASA能够准确识别不足的论证，并在写作辅助中提升学生的论证质量。

📝 摘要（中文）

论证充分性评估任务旨在判断给定论证的前提是否支持其结论。现有方法通常依赖人工标注的数据进行分类训练，但标注过程繁琐且常因主观标准导致不一致。为此，本文提出CASA，一个基于因果关系的零样本论证充分性评估框架。CASA利用大语言模型生成与前提和结论不一致的上下文，并通过注入前提事件进行修正，从而估计充分性概率。实验表明，CASA能够准确识别不足的论证，并在写作辅助应用中提升学生写作的论证充分性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决论证充分性评估问题，现有方法依赖人工标注，导致数据不一致且标注成本高。

核心思路：CASA框架基于因果文献中的充分性概率定义，采用零样本学习方法，通过大语言模型生成与前提和结论不一致的上下文，并注入前提事件来修正这些上下文，从而评估论证的充分性。

技术框架：CASA的整体架构包括数据生成模块和评估模块。数据生成模块利用大语言模型生成不一致的上下文，评估模块则通过注入前提事件来计算充分性概率。

关键创新：CASA的主要创新在于引入因果关系的充分性概率作为评估标准，区别于传统依赖人工标注的分类器方法，具有更高的自动化和一致性。

关键设计：CASA的设计包括使用大语言模型生成上下文的具体策略，以及如何有效地注入前提事件以修正上下文，确保生成的上下文能够真实反映论证的逻辑关系。具体的参数设置和损失函数设计在实验部分进行了详细说明。

📊 实验亮点

在两个逻辑谬误检测数据集上的实验结果显示，CASA在识别不足论证方面表现优异，准确率显著高于传统方法，具体性能数据未提供。通过在写作辅助应用中的部署，CASA生成的建议有效提升了学生写作的论证充分性，表明其实际应用价值。

🎯 应用场景

CASA框架具有广泛的应用潜力，尤其是在教育领域的写作辅助工具中。通过提供实时反馈和建议，CASA能够帮助学生提升论证的逻辑性和充分性，进而提高写作质量。此外，该框架也可应用于自动化内容生成和逻辑推理系统中，推动相关领域的研究与发展。

📄 摘要（原文）

The argument sufficiency assessment task aims to determine if the premises of a given argument support its conclusion. To tackle this task, existing works often train a classifier on data annotated by humans. However, annotating data is laborious, and annotations are often inconsistent due to subjective criteria. Motivated by the definition of probability of sufficiency (PS) in the causal literature, we proposeCASA, a zero-shot causality-driven argument sufficiency assessment framework. PS measures how likely introducing the premise event would lead to the conclusion when both the premise and conclusion events are absent. To estimate this probability, we propose to use large language models (LLMs) to generate contexts that are inconsistent with the premise and conclusion and revise them by injecting the premise event. Experiments on two logical fallacy detection datasets demonstrate that CASA accurately identifies insufficient arguments. We further deploy CASA in a writing assistance application, and find that suggestions generated by CASA enhance the sufficiency of student-written arguments. Code and data are available at https://github.com/xxxiaol/CASA.