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  3. ARGUMENT REPRESENTATION LEARNING (ARL) ARGUMENT REPRESENTATION LEARNING (ARL)

ARGUMENT REPRESENTATION LEARNING (ARL)

This research aims to enhance Argumentation Mining by using ideas and approaches from Natural Language Processing. It is expected to foster models' attention to argumentations' characteristics while adopting transfer-learning to deal with limited data size

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.06.2021 - 31.05.2022

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • Informatik
  • Blockchain Lab aF&E
Finanzierung
  • Private / Stiftungen
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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Luca Mazzola
Co-Projektleitung
  • Andreas Waldis
Projektmitarbeiter/in
  • Maria Andueza Rodriguez
  • Christof Bless
  • Alexander Denzler
  • Andreas Marfurt
  • Christian Renold

Publikationen

  • Artikel, Rezension; peer reviewed (1)

    • Beck, Tilman; Waldis, Andreas & Gurevych, Iryna (2023). Robust Integration of Contextual Information for Cross-Target Stance Detection. Proceedings of the 12th Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM 2023), 2023, 494-511.

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.06.2021 - 31.05.2022

Projektleitung

Dr. Luca Mazzola

Dozent

+41 41 757 68 90

E-Mail anzeigen

Co-Projektleitung

Andreas Waldis

Senior Wissenschaftlicher Mitarbeiter

+41 41 228 24 67

E-Mail anzeigen

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