摘要

先前在论据挖掘领域的研究经常提到其在自动辩论系统中的潜在应用。尽管有此关注，但几乎没有任何数据集或模型将自然语言处理技术应用于竞争性正式辩论中的问题。为了解决这一问题，我们推出了DebateSum数据集。DebateSum包含187,386条独特的证据及其对应的论点和抽取式摘要。该数据集是由全国演讲与辩论协会（National Speech and Debate Association）的参赛者在过去7年间收集的数据构建而成的。我们训练了多个变压器摘要生成模型，以评估在DebateSum上的摘要性能。此外，我们还引入了一组基于DebateSum训练的fastText词向量，称为debate2vec。最后，我们推出了一款针对该数据集的搜索引擎，目前已被全国演讲与辩论协会成员广泛使用。DebateSum搜索引擎现已对公众开放，访问地址为：http://www.debate.cards