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dc.contributor.author
Monteserin, Ariel José
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.contributor.author
Amandi, Analia Adriana
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.date.available
2020-03-19T16:29:11Z
dc.date.issued
2010-02
dc.identifier.citation
Monteserin, Ariel José; Amandi, Analia Adriana; Building user argumentative models; Springer; Applied Intelligence; 32; 1; 2-2010; 131-145
dc.identifier.issn
0924-669X
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/100249
dc.description.abstract
Knowing how a user builds his/her arguments during a discussion gives useful advantages if we want to assist the user or analyse his/her argumentative skills. This paper presents a novel mechanism to build user argumentative models, which captures the argumentative style to generate arguments. To this end, we observe how users generate arguments, and apply a generalised association rules algorithm to discover rules for argument generation. These rules depict the argumentative style of the user. They are composed of an antecedent, which represents the conditions to build an argument, and a consequent, which represents such argument. To evaluate this proposal, we show results obtained in the domain of meeting scheduling. We discovered interesting rules from a group of users discussing in that domain, and checked that about 60% of the arguments that users had generated in a test situation can be also generated from the rules previously learnt, at least partially. Finally, although this work focuses on modelling users' argumentative style, we discuss how this promising approach could be applied in different knowledge domains.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Springer
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
ARGUMENTATION
dc.subject
GENERALISED ASSOCIATION RULES
dc.subject
USER MODELLING
dc.subject.classification
Control Automático y Robótica
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dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.title
Building user argumentative models
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2020-03-04T17:30:40Z
dc.journal.volume
32
dc.journal.number
1
dc.journal.pagination
131-145
dc.journal.pais
Alemania
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dc.journal.ciudad
Heidelberg
dc.description.fil
Fil: Monteserin, Ariel José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
dc.description.fil
Fil: Amandi, Analia Adriana. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Sistemas Tandil; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.journal.title
Applied Intelligence
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1007/s10489-008-0139-6
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10489-008-0139-6
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