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Argument Mining (eBook)

Linguistic Foundations
eBook Download: PDF
2019 | 1. Auflage
208 Seiten
Wiley (Verlag)
978-1-119-67116-9 (ISBN)

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Argument Mining -  Mathilde Janier,  Patrick Saint-Dizier
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This book is an introduction to the linguistic concepts of argumentation relevant for argument mining, an important research and development activity which can be viewed as a highly complex form of information retrieval, requiring high-level natural language processing technology. While the first four chapters develop the linguistic and conceptual aspects of argument expression, the last four are devoted to their application to argument mining. These chapters investigate the facets of argument annotation, as well as argument mining system architectures and evaluation. How annotations may be used to develop linguistic data and how to train learning algorithms is outlined. A simple implementation is then proposed. The book ends with an analysis of non-verbal argumentative discourse. Argument Mining is an introductory book for engineers or students of linguistics, artificial intelligence and natural language processing. Most, if not all, the concepts of argumentation crucial for argument mining are carefully introduced and illustrated in a simple manner.

Mathilde Janier has co-authored over 15 publications, principally dealing with the annotation and modeling of argumentative dynamics in debate and dispute mediation. Her work mainly focuses on argumentation in dialogical contexts. Patrick Saint-Dizier is Senior Researcher at CNRS ? IRIT Toulouse, France. His work is based on logic, language, argumentation, natural language processing and logic programming. He is the author and co-author of 11 books on these topics.

Erscheint lt. Verlag 15.10.2019
Sprache englisch
Themenwelt Geisteswissenschaften Sprach- / Literaturwissenschaft Sprachwissenschaft
Informatik Datenbanken Data Warehouse / Data Mining
Schlagworte Computational Linguistics • Computerlinguistik • Data Mining • Data Mining Statistics • Linguistics • Sprachwissenschaften • Statistics • Statistik
ISBN-10 1-119-67116-7 / 1119671167
ISBN-13 978-1-119-67116-9 / 9781119671169
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