Entdecken Sie verborgene Erkenntnisse in Kundenfeedback und komplexen qualitativen Daten. Summetix verwendet proprietäres Argument Mining und große Sprachmodelle, um Muster und Trends zu entdecken, die Ihr Geschäft verändern können.
Proceedings des 17. Linguistic Annotation Workshop (LAW-XVII)
Crowdsourcing bei sensiblen Daten mit datenschutzfreundlichem Text-Rewriting
Zeitschrift für Dienstleistungsforschung
Einsatz von Argument Mining zur Verbesserung des Service bei der Informationssuche
arXiv-Vorabdruck arXiv:2205.11472
Über den Einfluss von Stichproben- und Themengrößen für Argument-Mining-Datensätze
Proceedings of the 22nd Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue.
Von der Argumentensuche zum argumentativen Dialog: Ein themenunabhängiger Ansatz zur Argumentationserfassung für Dialogsysteme
Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Technologien der menschlichen Sprache.
Augmented SBERT: Datenerweiterungsmethode zur Verbesserung von Bi-Codierern für paarweise Satzbewertungsaufgaben
KI – Künstliche Intelligenz.
Benchmark zur Standorterkennung: Wie zuverlässig ist Ihre Standorterkennung?
Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Technologien der menschlichen Sprache.
Aspektgesteuerte neuronale Argumentgenerierung
AI for Social Good – AAAI Herbstsymposium 2020.
Argumente als soziales Gut: Gute Argumente in Zeiten der Krise
Datenbank-Spektrum 20:115-121 (2020).
ArgumenText: Argument-Klassifizierung und Clustering in einem verallgemeinerten Such-Szenario
arxiv-Vorabdruck: arXiv:2005.00084
Aspektgesteuerte neuronale Argumentgenerierung. Arxiv Preprint.
arxiv-Vorabdruck: arXiv:2001.01565
Benchmark zur Standorterkennung: Wie zuverlässig ist Ihre Standorterkennung? Arxiv Preprint.
Die vierunddreißigste AAAI-Konferenz über Künstliche Intelligenz (AAAI 2020), New York, USA
Feinkörnige Erkennung und Klassifizierung von Argumenteinheiten. In: The Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2020), New York, USA.
Evaluierung von Ansätzen der Argumentationssuche im Kontext von argumentativen Dialogsystemen. In: Proceedings of Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2020), Marseille, Frankreich.
Gesellschaft für Computerlinguistik, Florenz, Italien
Klassifizierung und Clustering von Argumenten mit kontextualisierten Worteinbettungen. In: Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
arxiv preprint: arXiv:1904.09688, 10 Seiten
Robuste Erkennung und Klassifizierung von Argumenteinheiten. Arxiv Preprint.
Association for Computational Linguistics, Brüssel, Belgien, Seiten 3664-3674
Themenübergreifendes Argument Mining aus heterogenen Quellen. In Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP).
Association for Computational Linguistics, Brüssel, Belgien, Seiten 131-143
PD3: Bessere ressourcenarme sprachenübergreifende Übertragung durch Kombination von direkter Übertragung und Projektion von Anmerkungen. In 5th Workshop on Argument Mining at the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.
Association for Computational Linguistics, Brüssel, Belgien, Seiten 144-154
Sprachübergreifende Identifizierung argumentativer Relationen: vom Englischen zum Portugiesischen. In 5th Workshop on Argument Mining at the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.
Association for Computational Linguistics, Santa Fe, NM, USA, Seiten 831-844
Sprachübergreifendes Argumentation Mining: Maschinelle Übersetzung (und ein bisschen Projektion) ist alles, was Sie brauchen! In Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2018).
Association for Computational Linguistics, New Orleans, LA, USA, Seiten 21-25
ArgumenText: Die Suche nach Argumenten in heterogenen Quellen. In Proceedings of the 16th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Demo).
Association for Computational Linguistics, New Orleans, LA, USA, Seiten 35-41
Multi-Task Learning für Argumentation Mining in ressourcenarmen Umgebungen. In Proceedings of the 16th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies.
arxiv-Vorabdruck: arXiv:1802.05758
Themenübergreifendes Argument Mining aus heterogenen Quellen mit aufmerksamkeitsbasierten neuronalen Netzen. Arxiv Preprint.
Association for Computational Linguistics, Kopenhagen, Dänemark, Seiten 2045-2056.
Was ist das Wesentliche an einer Forderung? Domänenübergreifende Identifizierung von Ansprüchen. In Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.
Association for Computational Linguistics, Vancouver, Kanada, Seiten 11-22.
Neuronales End-to-End-Lernen für computergestütztes Argumentation Mining. In Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Band 1: Long Papers).
Computerlinguistik 43(3):619-659.
Analyse von Argumentationsstrukturen in überzeugenden Aufsätzen.
