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15. Paderborner Tag der IT-Sicherheit am 30.11.2021 Show image information
Forschungs- und Innovationscampus Zukunftsmeile 2; Foto: Matern Architekten Show image information

15. Paderborner Tag der IT-Sicherheit am 30.11.2021

Forschungs- und Innovationscampus Zukunftsmeile 2; Foto: Matern Architekten

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Jun.-Prof. Dr. Henning Wachsmuth mit dem KI 2019 Best Paper Award ausgezeichnet

Das Paper "Data Acquisition for Argument Search: The args.me Corpus" hat bei der 42. Ausgabe der German Conference on Artificial Intelligence (KI 2019) unter Beteiligung von Jun.-Prof. Dr. Henning Wachsmuth von der Universität Paderborn den Best Paper Award erhalten. Zusammen mit der Bauhaus-Universität Weimar wird eine Suchmaschine entwickelt, die Pro- und Contra-Argumente für potenziell kontroverse Themen zu entsprechenden Anfragen liefert. Dies soll die Meinungsbildung unterstützen und Nutzer*innen dabei helfen, ihren eigenen Standpunkt zu entfalten. Grundlage für das Erkennen von Argumenten bilden Muster, die durch den Einsatz von Algorithmen erkannt und kategorisiert werden. Das Paper stellt die bislang größte frei verfügbare Sammlung an Argumenten vor, vergleicht die Erstellung dieser mit anderen Ansätzen und gibt erste empirische Erkenntnisse darüber, wie Menschen im Web nach Argumenten suchen. Die Zusammenstellung von 387.606 Argumenten soll die Forschung zum Argument Mining vorantreiben. 

Kompetenzbereich „Smart Systems“ 

Jun.-Prof. Dr. Henning Wachsmuth ist Teil des Teams des Kompetenzbereichs „Smart Systems“ im SICP – Software Innovation Campus Paderborn der Universität Paderborn. Smart Systems steht für Technologien, die unter dem Begriff „Industrie 4.0“ derzeit Einzug in die Maschinenwelt halten. Es geht dabei unter anderem um Vernetzung, digitalen Datenaustausch und -auswertung, um Automatisierung, vor allem aber um Effizienz- und Produktivitätssteigerung im Maschineneinsatz.

"Data Acquisition for Argument Search: The args.me Corpus"
Yamen Ajjour, Henning Wachsmuth, Johannes Kiesel, Martin Potthast, Matthias Hagen and Benno Stein 

Das vollständige Paper ist zu finden unter: 
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-30179-8_4