Argumentation Mining
Argumentation Mining (auch Argument Mining) ist ein Forschungsbereich innerhalb des Natural Language Processing (natürliche Sprachverarbeitung). Das Ziel ist es, aus Texten in natürlicher Sprache automatisch Argumentationsstrukturen zu extrahieren, um diese dann mit Hilfe von Computerprogrammen näher analysieren zu können.[1] Zu Argumentationsstrukturen gehören z. B. Voraussetzungen, Folgerungen, das Argumentationsschema, Verknüpfungen zwischen Haupt- und Nebenargument oder Argument und Gegenargument.[2]
Argumentation Mining ist eine Fortsetzung des Text Mining und soll ebenfalls zur Analyse von Big Data verwendet werden.[3]
Anwendungen
Argumentation Mining bietet großes Potential, um es zur qualitativen Analyse von Inhalten aus Sozialen Medien zu nutzen (z. B. Twitter). Solche Analysen bieten z. B. politischen Entscheidungsträgern oder auch Marketingabteilungen neue Werkzeuge.[1]
Erforscht wird Argument Mining des Weiteren z. B. im Bereich von juristischen Dokumenten, Online-Debatten wissenschaftlicher Literatur und Zeitungsartikeln. Geplante Anwendungen des Argumentation Mining beinhalten z. B. Information Retrieval und Informationsextraktion zu verbessern oder komplexe Informationen zusammenfassend oder visuell darzustellen.[2]
Einzelnachweise
- ↑ a b Marco Lippi und Paolo Torroni: Argumentation mining: State of the art and emerging trends In: ACM Trans. Internet Technol. 16, 2, Article 10, Mrz. 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.1145/2850417
- ↑ a b “3rd Workshop on Argument Mining”. Abgerufen am 28.11.2016
- ↑ Katarzyna Budzynska und Serena Villata: “Argumentation Mining, Tutorial.” http://www.i3s.unice.fr/~villata/tutorialIJCAI2016.html. Abgerufen am 28.11.2016