arXiv cs.LG· Zhijun Zhang, Qianlong Wang, Keyang Ding, Genan Dai, Bowen Zhang, Bin Liang, Ruifeng Xu, Yongsheng Liang·· 12 小时前AI 评分22
通过对抗强化学习改进论辩挖掘的合成数据生成
Improving Synthetic Data Generation for Argument Mining via Adversarial Reinforcement Learning
AI 导读
研究提出一种对抗强化学习框架用于论辩挖掘（AM）的合成数据生成，生成器产出结构化 AM 实例，判别器通过区分真实与合成数据提供学习信号，二者在对抗循环中联合优化。实验表明，该框架在三个基准数据集的全数据和低资源设置下均持续提升 AM 性能。该工作已被 EMNLP 2026 Findings 接收。
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