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Autor*innen: Stab, Christian; Gurevych, Iryna
Titel: Recognizing the absence of opposing arguments in persuasive essays
Aus: Association for Computational Linguistics (Hrsg.): Proceedings of the 3rd Workshop on Argument Mining held in conjunction with the 2016 Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2016), Stroudsburg; PA: Association for Computational Linguistics, 2016 , S. 113-118
URL: http://aclweb.org/anthology/W/W16/W16-2813.pdf
Dokumenttyp: 4. Beiträge in Sammelbänden; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Sprache: Englisch
Schlagwörter: Argumentation; Aufsatz; Computerlinguistik; Dokument; Gegensatz; Klassifikation; Modell
Abstract (english): In this paper, we introduce an approach for recognizing the absence of opposing arguments in persuasive essays. We model this task as a binary document classification and show that adversative transitions in combination with unigrams and syntactic production rules significantly outperform a challenging heuristic baseline. Our approach yields an accuracy of 75.6% and 84% of human performance in a persuasive essay corpus with various topics. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung
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Autor*innen: Stab, Christian; Gurevych, Iryna
Titel: Identifying argumentative discourse structures in persuasive essays
Aus: Moschitti, Alessandro;Pang, Bo;Daelemans, Walter (Hrsg.): Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2014), Stroudsburg; PA: Association for Computational Linguistics, 2014 , S. 46-56
URL: http://aclweb.org/anthology/D/D14/D14-1006.pdf
Dokumenttyp: 4. Beiträge in Sammelwerken; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Sprache: Englisch
Schlagwörter: Argumentation; Aufsatz; Computerlinguistik; Klassifikation; Struktur; Textanalyse
Abstract: In this paper, we present a novel approach for identifying argumentative discourse structures in persuasive essays. The structure of argumentation consists of several components (i.e. claims and premises) that are connected with argumentative relations. We consider this task in twoconsecutive steps. First, we identify the components of arguments using multiclass classification. Second, we classify a pair of argument components as either support or non-support for identifying the structure of argumentative discourse. For both tasks, we evaluate several classifiers and propose novel feature sets including structural, lexical, syntactic and contextual features. In our experiments, we obtain a macro F1-score of 0.726 for identifying argument components and 0.722 for argumentative relations. (DIPF/Org.)
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung
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Autor*innen: Thole, Werner; Sauerwein, Markus
Titel: Habe in meinem Leben sehr oft erfahren, wie wichtig es ist, Hilfe zu bekommen. Über die Motive, Soziale Arbeit zu studieren - empirische Sondierungen
In: Neue Praxis, 43 (2013) 5, S. 405-422
Dokumenttyp: 3a. Beiträge in begutachteten Zeitschriften; Aufsatz (keine besondere Kategorie)
Sprache: Deutsch
Schlagwörter: Aufsatz; Befragung; Empirische Untersuchung; Erwartung; Fragebogen; Inhaltsanalyse; Kassel; Latent-Class-Analyse; Motiv <Psy>; Sozialarbeit; Sozialpädagogik; Student; Studium; Typologie
Abstract: Was ist die Motivation Soziale Arbeit zu studieren? Die hierzu bisher vorliegenden, keineswegs deckungsgleichen Befunde bilden den Ausgangspunkt für die Kasseler "Studieneingangs- und Studienverlaufsstudie", deren Ergebnisse [im Beitrag] empirisch sondiert werden. Über studienbegleitende Befragungen sollte u.a. Wissen darüber gewonnen werden, ob sich die Motive für das und Hoffnungen an das Studium in unterschiedlichen Semestern unterscheiden beziehungsweise sich die Motive bei unterschiedlichen Studienjahrgängen different darstellen. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung: Bildungsqualität und Evaluation