{"id":22680,"date":"2023-04-11T15:56:30","date_gmt":"2023-04-11T13:56:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.l3s.de\/?page_id=22680"},"modified":"2025-10-01T14:29:48","modified_gmt":"2025-10-01T12:29:48","slug":"oasis","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/research-at-l3s\/all-projects\/project-archive\/oasis\/","title":{"rendered":"OASiS"},"content":{"rendered":"
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Start:<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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01.04.2022<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Ende:<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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31.03.2024<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Webseite:<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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ai.uni-hannover.de\/…<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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OASiS<\/h2>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Objektive Zusammenfassung von Argumenten in Suchkontexten<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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In diesem Projekt soll untersucht werden, wie man rechnerisch eine objektive Zusammenfassung des Kerns eines argumentativen Textes erhalten kann. Insbesondere sollen Grundlagen f\u00fcr Methoden der nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung geschaffen werden, die (1) den Kern der Argumentation eines Arguments analysieren, (2) einen Textausschnitt generieren, der den Kern pr\u00e4gnant zusammenfasst, und (3) m\u00f6gliche subjektive Verzerrungen in der Zusammenfassung so weit wie m\u00f6glich neutralisieren. Der Grundgedanke des von der DFG gef\u00f6rderten Projekts ist, dass Argumentationsmaschinen, wie sie im RATIO-Schwerpunktprogramm (SPP 1999) vorgesehen sind, die unterschiedlichen Positionen von Menschen zu kontroversen Themen, wie z.B. Abtreibung oder soziale Distanzierung, darstellen sollen. Eine prototypische Maschine ist unsere Argumentationssuchmaschine args.me, die als Antwort auf Benutzeranfragen Pro- und Contra-Argumente aus dem Web gegen\u00fcberstellt, um eine selbstbestimmte Meinungsbildung zu unterst\u00fctzen. Ein zentraler Aspekt von args.me und vergleichbaren Maschinen ist die Generierung von Argument-Snippets, die dem Nutzer einen effizienten \u00dcberblick \u00fcber die meist vielf\u00e4ltigen Argumente geben. Die Standard-Snippet-Generierung hat sich f\u00fcr diesen Zweck als unzureichend erwiesen. Wir stellen die Hypothese auf, dass das beste Argument Snippet den Kern des Arguments objektiv zusammenfasst.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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