论辩挖掘可分为论点边界的检测、论点类型的识别、论点关系的抽取三个子任务.现有的工作大多数对子任务分别建模研究,忽略了三个子任务之间的关联信息,导致性能低下.另外,还有部分的工作采用流水线模型把三个子任务进行联合建模,由于流水线模型仍然是独立的看待每个子任务,为每个子任务训练单独的模型,存在错误传播的问题,且在训练过程中产生了冗余信息.因此,本文提出了一种基于多任务迭代学习的论辩挖掘方法.该方法将论辩挖掘三个任务并行地联合在一起学习,首先通过深度卷积神经网络(CNN)和高速神经网络(Highway　Network),获得文本字符和词级别的浅层共享参数表示;然后输入双向长短时记忆循环神经网络(Bi...