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Becker, Maria. - : heiDATA, 2019 BASE Show details 4 Exploiting Background Knowledge for Argumentative Relation Classification ... Kobbe, Jonathan; Opitz, Juri; Becker, Maria. - : Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum fuer Informatik GmbH, Wadern/Saarbruecken, Germany, 2019 BASE Show details 5 Genre-sensitive Neural Situation Entity classifier (DE, EN) ... Becker, Maria. - : heiDATA, 2019 BASE Show details 6 Exploiting background knowledge for argumentative relation classification Kobbe, Jonathan; Opitz, Juri; Becker, Maria; Hulpus, Ioana; Stuckenschmidt, Heiner; Frank, Anette. - : Leibniz-Zentrum für Informatik, 2019 Abstract: Argumentative relation classification is the task of determining the type of relation (e.g., support or attack) that holds between two argument units. Current state-of-the-art models primarily exploit surface-linguistic features including discourse markers, modals or adverbials to classify argumentative relations. However, a system that performs argument analysis using mainly rhetorical features can be easily fooled by the stylistic presentation of the argument as opposed to its content, in cases where a weak argument is concealed by strong rhetorical means. This paper explores the difficulties and the potential effectiveness of knowledge-enhanced argument analysis, with the aim of advancing the state-of-the-art in argument analysis towards a deeper, knowledge-based understanding and representation of arguments. We propose an argumentative relation classification system that employs linguistic as well as knowledge-based features, and investigate the effects of injecting background knowledge into a neural baseline model for argumentative relation classification. Starting from a Siamese neural network that classifies pairs of argument units into support vs. attack relations, we extend this system with a set of features that encode a variety of features extracted from two complementary background knowledge resources: ConceptNet and DBpedia. We evaluate our systems on three different datasets and show that the inclusion of background knowledge can improve the classification performance by considerable margins. Thus, our work offers a first step towards effective, knowledge-rich argument analysis. Keyword: 004 Informatik URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/50536/ http://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2019/10372 https://doi.org/10.4230/OASIcs.LDK.2019.8 BASE Hide details 7 Wissensvermittlung in der Kinder- und Jugendliteratur der DDR : Themen, Formen, Strukturen, Illustrationen Schmideler, Sebastian [Herausgeber] [Mitwirkender]; Ahrens, Maren [Mitwirkender]; Preuß, Anne [Mitwirkender]. - Göttingen : V&R Unipress, 2017 DNB Subject Category Language Show details 8 Interdisziplinäre Forschungsarbeit im Netzwerk. Brücken bauen. Ein Interview mit Prof. Dr. Thomas Spranz-Fogasy und PD Dr. med. Christoph Nikendei, MME, geführt von Maria Becker und Evi Schedl. "Jeder hat seine Kontexte und Erlebenswelten - wir müssen Brücken zwischen diesen bauen." Becker, Maria [Verfasser]; Schedl, Evi [Verfasser]; Felder, Ekkehard [Herausgeber]. - Mannheim : Institut für Deutsche Sprache, Bibliothek, 2017 DNB Subject Category Language Show details 9 Kommunikative Strategien von Unternehmen zwischen Inszenierung und Adressierung – Eine empirische Analyse eines Imagevideos Burel, Simone [Verfasser]; Becker, Maria [Verfasser]; Kleitsch, Laura [Verfasser]. - Heidelberg : Universitätsbibliothek Heidelberg, 2017 DNB Subject Category Language Show details 10 Empfehlen und Beraten: Ärztliche Empfehlungen im Therapieplanungsprozess Becker, Maria [Verfasser]; Spranz-Fogasy, Thomas [Verfasser]; Pick, Ina [Herausgeber]. - Mannheim : Institut für Deutsche Sprache, Bibliothek, 2017 DNB Subject Category Language Show details 11 Empfehlen und Beraten: ärztliche Empfehlungen im Therapieplanungsprozess Spranz-Fogasy, Thomas (VerfasserIn); Becker, Maria (VerfasserIn) In: Enthalten in: Beraten in Interaktion (2017) IDS Mannheim 12 Empfehlen und Beraten: Ärztliche Empfehlungen im Therapieplanungsprozess Becker, Maria; Spranz-Fogasy, Thomas In: Beraten in Interaktion. Eine gesprächslinguistische Typologie des Beratens (2017), 163-184 IDS Bibliografie zur Gesprächsforschung Show details 13 Classifying Semantic Clause Types: Modeling Context and Genre Characteristics with Recurrent Neural Networks and Attention Becker, Maria; Palmer, Alexis; Staniek, Michael... In: 6th Joint Conference on Lexical and Computational Semantics, August 3-4, 2017. Vancouver, Canada. (2017) BASE Show details 14 Die Flüchtlingsdebatte in den Medien Deutschlands : eine korpus- und diskurslinguistische Untersuchung der Konzeptualisierung von Angst Becker, Maria (VerfasserIn) IDS Mannheim 15 Die Flüchtlingsdebatte in den Medien Deutschlands : eine korpus- und diskurslinguistische Untersuchung der Konzeptualisierung von Angst Becker, Maria (VerfasserIn) In: Enthalten in: Sprachreport (2016) IDS Mannheim 16 Die Flüchtlingsdebatte in den Medien Deutschlands : eine korpus- und diskurslinguistische Untersuchung der Konzeptualisierung von Angst Becker, Maria In: Sprachreport. - Mannheim : Leibniz-Institut für Deutsche Sprache 32 (2016) 2, 1-11 BLLDB Show details 17 Ärztliche Empfehlungen in Therapieplanungsgesprächen : Eine gesprächsanalytische Untersuchung Becker, Maria [Verfasser]. - Mannheim : Verlag für Gesprächsforschung, 2015 DNB Subject Category Language Show details 18 Der Asyldiskurs in Deutschland : eine medienlinguistische Untersuchung von Pressetexten, Onlineforen und Polit-Talkshows Becker, Maria [Verfasser]. - Frankfurt am Main : PL Academic Research, 2015 DNB Subject Category Language Show details 19 Der Asyldiskurs in Deutschland Becker, Maria [Verfasser]. - Frankfurt : Peter Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften, 2015 DNB Subject Category Language Show details 20 Beschwerdenexploration und Diagnosemitteilung im ärztlichen Erstgespräch Becker, Maria; Spranz-Fogasy, Thomas IDS Mannheim Page: 1 2 3

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