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Effect graph: Effect relation extraction for explanation generation
Kobbe, Jonathan
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Hulpus, Ioana
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Stuckenschmidt, Heiner
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URL:
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https://aclanthology.org/2023.nlrse-1.9
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2023
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Buchtitel:
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Proceedings of the 1st Workshop on Natural Language Reasoning and Structured Explanations (NLRSE)
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Seitenbereich:
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116-127
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Veranstaltungstitel:
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1st Workshop on Natural Language Reasoning and Structured Explanations
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Veranstaltungsort:
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Toronto, Canada
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Veranstaltungsdatum:
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13.07.2023
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Herausgeber:
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Dalvi Mishra, Bhavana
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Durett, Greg
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Jansen, Peter
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Ribeiro, Danilo Neves
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Wei, Jason
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Ort der Veröffentlichung:
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Toronto, Canada
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Verlag:
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Association for Computational Linguistics
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Verwandte URLs:
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Abstract:
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Argumentation is an important means of communication. For describing especially arguments about consequences, the notion of effect relations has been introduced recently. We propose a method to extract effect relations from large text resources and apply it on encyclopedic and argumentative texts. By connecting the extracted relations, we generate a knowledge graph which we call effect graph. For evaluating the effect graph, we perform crowd and expert annotations and create a novel dataset. We demonstrate a possible use case of the effect graph by proposing a method for explaining arguments from consequences.
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Kobbe, Jonathan
;
Hulpus, Ioana
;
Stuckenschmidt, Heiner
Google Scholar:
Kobbe, Jonathan
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Hulpus, Ioana
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Stuckenschmidt, Heiner
ORCID:
Kobbe, Jonathan, Hulpus, Ioana and Stuckenschmidt, Heiner  ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0209-3859
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