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Ein Argument dient dazu, die Plausibilit?t einer Aussage logisch zu begründen. Argumentative Texte ben?tigen dafür oft viele S?tze, in denen zahlreiche Aussagen und Gründe mit Hintergrundinformationen und rhetorischen Mitteln subjektiv zusammengebracht werden. Doch gibt es einen Weg, Begründungen in Texten automatisch objektiv zusammenzufassen, um den Kern des Arguments zu ermitteln und pr?gnant wiederzugeben? Damit befasst sich ein neues Projekt von Juniorprof. Martin Potthast von der Universit?t Leipzig und Juniorprof. Dr. Henning Wachsmuth von der Universit?t Paderborn. Es wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) innerhalb des Schwerpunktprogramms ?Robust Argumentation Machines“ (RATIO) ab April 2021 gef?rdert. Die dabei entwickeltem Methoden sollen für Suchmaschinen und vergleichbare Anwendungen nützlich sein.

Ein Ausgangspunkt für das Projekt ?OASiS: Objective Argument Summarization in Search“ bildet die von der Arbeitsgruppe von Wachsmuth in Zusammenarbeit mit den Universit?ten Leipzig, Weimar und Halle entwickelte Suchmaschine ?args.me“, die seit 2017 online ist. Diese stellt Pro- und Kontraargumente zu Suchthemen gegenüber, um eine selbstbestimmte Meinungsbildung zu unterstützen. Dabei ist ein zentraler Aspekt der Suchmaschine, dass kurze Text-Snippets generiert werden, um den Suchenden einen schnellen ?berblick über die vielf?ltigen Argumente zu geben.

Wachsmuth erkl?rt, welche Leerstelle sein Projekt füllt: ?Ausgehend vom Stand der Technik liegt der Forschungsschwerpunkt des Projektes in der automatischen Textzusammenfassung und dem so genannten Stiltransfer, das hei?t, der ?nderung des Stils eines Textes unter Erhaltung des Inhalts. Beide gelten generell als schwere Probleme, in spezifischen Kontexten wurden in jüngerer Zeit aber deutliche Fortschritte erzielt. Für Argumente gibt es erste erfolgreiche Inhaltszusammenfassungen, gleichwohl ohne Berücksichtigung des argumentativen Kerns. Stiltransfer wurde bislang für Argumente nicht erforscht. Diese Lücken soll das Projekt schlie?en.“

Intelligente Algorithmen zur Zusammenfassung und Neutralisierung des Stils

Nach der Erstellung eines Datensatzes mit unz?hligen h?ndisch verfassten Argumentzusammenfassungen sollen neuartige algorithmische Methoden entwickelt werden, die anhand der Daten selbstst?ndig lernen, automatisch argumentative Begründungen zusammenzufassen und deren Still zu neutralisieren. Dies bedeutet, dass die zusammengefasste Argumentation wertfrei, im Sinne der Reduzierung von subjektiven Ansichten, und pr?gnant sein soll. ?Die gewonnenen Erkenntnisse werden dabei helfen, besser zu verstehen, wie sich subjektive Sprache wie Argumentation algorithmisch zusammenfassen l?sst. Der Datensatz wird systematischere Forschung an Argumentgenerierung erm?glichen, und die Methoden werden für Suchmaschinen und vergleichbare Anwendungen nützlich sein“, erkl?rt Juniorprof. Dr. Potthast, der am Institut für Informatik der Universit?t Leipzig forscht und lehrt. So werden er und Wachsmuth ihre Ergebnisse zur freien Verfügung stellen, um den Zielen des DFG-Forschungsschwerpunktes RATIO und der Forschung automatischen Sprachverarbeitung im Allgemeinen zutr?glich zu sein.

Die F?rderung der DFG bel?uft sich nach jetzigem Stand auf etwa 642.000 Euro und ist für 36 Monate angesetzt.