Name des Teilnehmers: Tilman Beck
Beschreibung des IT-Forschungsprojekts: Mit der rasanten Entwicklung in der Wissenschaft in den letzten Jahrzehnten steigt auch die Anzahl der wissenschaftlichen Publikation auf Konferenzen, in Zeitschriften und auf anderen Veröffentlichungsplattformen. Diese Menge an Informationen stellt den wissenschaftlichen Nachwuchs vor besondere Herausforderungen, da es ein sehr zeitintensiver Prozess ist, relevante Informationen zu identifizieren. Dies gilt insbesondere für die interdisziplinäre Forschung, da sie die Forschungsarbeiten mehrerer wissenschaftlichen Disziplinen miteinander verbindet. In diesem Forschungsprojekt konzentrieren wir uns auf die Entwicklung von Argument Mining (AM) Techniken aus einer informationssuchenden Perspektive, um relevante Argumente in einer großen Menge wissenschaftlicher Literatur aufzuspüren.
Das übergeordnete Ziel dieses Projekts ist es, die Suche nach relevanten Informationen für Forscher zu erleichtern. Ähnlich wie bei einer Suchmaschine sollen die Nutzer in der Lage sein, relevante Argumente in Unmengen von interdisziplinärer, wissenschaftlicher Literatur zu identifizieren und sich so einen Überblick über den Diskurs in verwandten Arbeiten zu verschaffen. Mit Methoden der Natürlichen Sprachverarbeitung wird angestrebt:
- themenrelevante Argumente in einer großen Menge an wissenschaftlicher Literatur zu identifizieren
- redundante Inhalte zu aggregieren und sie nach thematischen Aspekten zu gruppieren
- die Funktionalitäten in einen Prototyp zu integrieren
Die entwickelten Modelle evaluieren wir im Rahmen dieses Projektes kontinuierlich in der Praxis. Der Prototyp soll es den Forschern ermöglichen, in der umfangreichen wissenschaftlichen Literatur nach relevanten Argumenten zu suchen. Mit Hilfe dieses Prototyps werden wir Feedback über die Qualität der Suchergebnisse sammeln und unsere Modelle entsprechend anpassen.
Software Campus-Partner: TU Darmstadt, Holtzbrinck Publishing Group
Projektlaufzeit: 01.01.2020 – 01.01.2022
