Towards explaining natural language arguments with background knowledge


Hulpus, Ioana ; Kobbe, Jonathan ; Becker, Maria ; Opitz, Juri ; Hirst, Graeme ; Meilicke, Christian ; Nastase, Vivi ; Stuckenschmidt, Heiner ; Frank, Anette



URL: http://ceur-ws.org/Vol-2465/semex_paper3.pdf
Weitere URL: http://ceur-ws.org/Vol-2465/
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2019
Buchtitel: PROFILES-SEMEX 2019 : Joint Proceedings of the 6th International Workshop on Dataset PROFlLing and Search & the 1st Workshop on Semantic Explainability co-loc. with 18th International Semantic Web Conference (ISWC 2019) Auckland, NZ, Oct. 27, 2019
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: CEUR Workshop Proceedings
Band/Volume: 2465
Seitenbereich: 62-77
Veranstaltungstitel: 1st Workshop on Semantic Explainability
Veranstaltungsort: Auckland, New Zealand
Veranstaltungsdatum: 27.10.2019
Herausgeber: Demidova, Elena
Ort der Veröffentlichung: Aachen, Germany
Verlag: RWTH Aachen
ISSN: 1613-0073
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: In this paper, we propose the task of argument explicitation, a task that makes the structure of a natural language argument explicit, as well as the background knowledge the argument is built on, in the form of implicit premises or contextual knowledge. The purpose of argument explicitation is to support the understanding of an argument by providing users with an end-to-end analysis that offers a critical assessment of arguments including identification of argument weaknesses. Besides, the results of the argument explicitation process can be used by machines to retrieve similar arguments as well as counter-arguments. We propose a framework for argumentation mining sub-tasks that by now have mostly been treated separately in the literature. We identify the challenves this task entails, while at the same time highlighting the opportunities brought by the recent development of structured, external knowledge sources.




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