ReCAP-II – Information Retrieval and Case-Based Reasoning for Robust Deliberation and Synthesis of Arguments
Laufzeit: ab 01.01.2021
Partner: Prof. Dr. Ralph Bergmann, Universität Trier
Förderkennzeichen: SCHE 1662/3-2
Förderung durch: DFG
Projektmittel (€): 318000
Kurzfassung
ReCAP-II setzt die Forschung im ReCAP-Projekt im Rahmen des SPP RATIO fort. Ziel von ReCAP-II ist es, einen wesentlichen Beitrag zu den Grundlagen von Argumentationsmaschinen im Sinne des Gesamtziels des Schwerpunktprogramms zu leisten. Der Schwerpunkt des Projekts liegt weiterhin auf der Argumentation, um Forscher, journalistische Autoren sowie menschliche Entscheidungsträger dabei zu unterstützen, einen umfassenden Überblick über aktuelle Argumente und Meinungen zu einem bestimmten Thema zu...ReCAP-II setzt die Forschung im ReCAP-Projekt im Rahmen des SPP RATIO fort. Ziel von ReCAP-II ist es, einen wesentlichen Beitrag zu den Grundlagen von Argumentationsmaschinen im Sinne des Gesamtziels des Schwerpunktprogramms zu leisten. Der Schwerpunkt des Projekts liegt weiterhin auf der Argumentation, um Forscher, journalistische Autoren sowie menschliche Entscheidungsträger dabei zu unterstützen, einen umfassenden Überblick über aktuelle Argumente und Meinungen zu einem bestimmten Thema zu erhalten.
Argumentationsmaschinen ermitteln automatisch die verfügbaren Informationsquellen im Web, insbesondere argumentative Texte und Fakten, die jeweils relevant sind. Im Gegensatz zu existierenden Suchmaschinen, die primär auf textueller Ebene operieren, basieren Argumentationsmaschinen auf Schlussfolgerungen auf einer durch Argumente und Argumentationsstrukturen gebildeten Wissensebene. Für einen gegebenen Kontext unterstützen sie die Deliberation von Argumenten und Gegenargumenten für eine bestimmte Frage auf der Grundlage gegenwärtiger Meinungen und Fakten im Internet. Darüber hinaus wird die Synthese neuer Argumentationen durch die analogiebasierte Übertragung von Argumenten und Argumentationsstrukturen aus ähnlichen, verwandten Kontexten und Themen unterstützt.
Zu diesem Zweck zielt das Projekt darauf ab, neuartige Beiträge zu entwickeln und die Konfluenz von Methoden aus den Bereichen Information Retrieval (IR) und Wissensrepräsentation und Schließen, insbesondere fallbasiertes Schließen (CBR) zum Aufbau von Argumentationsmaschinen zu erreichen. Ziel ist es, Methoden zu entwickeln, die in der Lage sind, Argumente in einer robusten und skalierbaren Weise zu erfassen, Argumente zu kontextualisieren, zu aggregieren und einem Benutzer zur Verfügung zu stellen. RECAP-II konzentriert sich insbesondere auf zwei Hauptziele. Das erste Ziel ist die weitere Verbesserung der bereits in RECAP entwickelten Methoden im Hinblick auf spezifische Herausforderungen. Insbesondere werden wir uns mit der Erforschung von interaktiven und erklärungsfähigen CBR-Ansätzen für die Argumentationssynthese beschäftigen sowie neue Methoden für die Validierung und Bewertung von Argumenten entwickeln. Das zweite Ziel ist die Integration der entwickelten Methoden, um dem Gesamtziel von RECAP und dem RATIO-SPP näher zu kommen, nämlich der Entwicklung einer Argumentationsmaschine. Zu diesem Zweck werden wir zusätzlich aktuelle Methoden aus dem Argument-Mining zur Extraktion von Argumentgraphen aus deutschen Texten sowie Methoden zur Benutzerinteraktion, Visualisierung und Kontextdarstellung untersuchen. Als wesentliches Ergebnis streben wir die Entwicklung einer technischen Architektur für Argumentationsmaschinen mit klar spezifizierten Diensten und Schnittstellen an. Darauf aufbauend sollen mehrere Anwendungsfälle als Demonstrator-Anwendung implementiert werden, die dann eine End-to-End-Evaluierung mit realen Nutzern aus Journalismus und Politikforschung ermöglichen.
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