OASiS: Objektive Argumentzusammenfassung in Suchkontexten

• Antragsteller: Professor Dr. Martin Potthast; Professor Dr. Henning Wachsmuth
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing ; Allgemeine und Vergleichende Sprachwissenschaft, Experimentelle Linguistik, Typologie, Außereuropäische Sprachen
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 455913891

Ein Argument dient dazu, die Plausibilität einer Aussage logisch zu begründen. Argumentative Texte benötigen dafür oft viele Sätze, in denen zahlreiche Aussagen und Gründe mit Hintergrundinformationen und rhetorischen Mitteln subjektiv zusammengebracht werden. Ziel dieses Projektes ist es, zu untersuchen, wie sich die Begründungen solcher Texte mittels maschineller Sprachverarbeitung objektiv zusammenfassen lassen. Es sollen die Grundlagen dafür geschaffen werden, (1) den Kern eines Arguments zu ermitteln, (2) diesen in einem kurzen, prägnanten Text wiederzugeben, in welchem (3) subjektiver Bias weitestmöglich entfernt wird. Motiviert wird das Projekt durch die grundlegende Idee des Schwerpunktprogramms RATIO, dass Argumentationsmaschinen Standpunkte zu kontroversen Themen, wie Abtreibung oder Social Distancing, ihren Nutzer*innen schlüssig und nachvollziehbar darstellen. Unsere Suchmaschine args.me zeigt dies prototypisch: Sie stellt Pro- und Kontraargumente zu Suchthemen gegenüber, um eine selbstbestimmte Meinungsbildung zu unterstützen. Ein zentraler Aspekt von args.me, wie auch anderer Argumentationsmaschinen ist die Generierung kurzer Text Snippets, um Nutzer*innen einen schnellen Überblick über die oft vielfältigen Argumente zu geben. Während Standardansätze dafür lediglich den Inhalt abbilden, ist die Hypothese des Projekts, dass der Kern eines Arguments im Snippet objektiv zusammengefasst sein sollte.Ausgehend vom Stand der Technik im Argument Mining liegt der Forschungsschwerpunkt des Projektes in den Bereichen Textzusammenfassung und Stiltransfer. Beide gelten generell als schwere Probleme, domänenspezifisch 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 schließen.Konkret ist geplant, (1) ein Korpus mit tausenden händisch verfassten Argumentzusammenfassungen verschiedener Art zu erstellen. Auf dieser Basis sollen neuartige algorithmische Methoden (2) zur automatischen Zusammenfassung argumentativer Begründungen und (3) zur Neutralisierung deren Stils, im Sinne der Reduzierung von subjektivem Bias, entwickelt und evaluiert werden. Die gewonnenen Erkenntnisse werden dabei helfen, besser zu verstehen, wie sich subjektive Sprache wie Argumentation zusammenfassen lässt. Das Korpus wird systematischere Forschung an Argumentgenerierung ermöglichen, und die Methoden werden für verschiedene Argumentationsmaschinen und vergleichbare Anwendungen nützlich sein. Alle Ergebnisse werden frei verfügbar gemacht, um so substantiell zu den Zielen von RATIO im Speziellen und der Forschung an maschineller Sprachverarbeitung im Allgemeinen beizutragen.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 1999: Robust Argumentation Machines (RATIO)