TARGER: Neural argument mining at your fingertips

Artem Chernodub, Oleksiy Oliynyk, Philipp Heidenreich, Alexander Bondarenko, Matthias Hagen, Chris Biemann, Alexander Panchenko

    Результат исследований: Глава в книге, отчете, сборнике статейМатериалы для конференциирецензирование

    41 Цитирования (SciVal)

    Аннотация

    We present TARGER, an open source neural argument mining framework for tagging arguments in free input texts and for keyword-based retrieval of arguments from an argument-tagged web-scale corpus. The currently available models are pre-trained on three recent argument mining datasets and enable the use of neural argument mining without any reproducibility effort on the user's side. The open source code ensures portability to other domains and use cases, such as an application to search engine ranking that we also describe shortly.

    Язык оригиналаАнглийский
    Название основной публикацииACL 2019 - 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Proceedings of System Demonstrations
    ИздательAssociation for Computational Linguistics (ACL)
    ISBN (электронное издание)9781950737499
    СостояниеОпубликовано - 2019
    Событие57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations, ACL 2019 - Florence, Италия
    Продолжительность: 28 июл. 20192 авг. 2019

    Серия публикаций

    НазваниеACL 2019 - 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Proceedings of System Demonstrations

    Конференция

    Конференция57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations, ACL 2019
    Страна/TерриторияИталия
    ГородFlorence
    Период28/07/192/08/19

    Fingerprint

    Подробные сведения о темах исследования «TARGER: Neural argument mining at your fingertips». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

    Цитировать