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Konzeption und Implementierung eines Werkzeuges zur automatisierten Identifikation und Analyse von Argumentationsstrukturen anhand der Entscheidungen des Bundesverfassungsgerichts im Digital-Humanities-Projekt ARGUMENTUM

Autor(en):
Houy, Constantin [DBLP] ;
Niesen, Tim [DBLP] ;
Calvillo, Jesús [DBLP] ;
Fettke, Peter [DBLP] ;
Loos, Peter [DBLP] ;
Krämer, Annika [DBLP] ;
Schmidt, Klaas [DBLP] ;
Herberger, Maximilian [DBLP] ;
Speiser, Iris [DBLP] ;
Gass, Alfred [DBLP] ;
Schneider, Luc [DBLP] ;
Philippi, Tim [DBLP]
Zusammenfassung
Die Entwicklung überzeugender Argumentation ist – ebenso wie die Analyse gegebener Argumentationsstrukturen – eine wichtige Aufgabe sowohl in der Rechtswissenschaft als auch in der juristischen Praxis. Beide Aufgaben gestalten sich intellektuell anspruchsvoll und sollten sich auf möglichst viele relevante Hintergrundinformationen stützen. Einer ständig wachsenden Anzahl verfügbarer Informationsquellen steht dabei die beschränkte menschliche Informationsverarbeitungskapazität gegenüber. Um diesen Problemen zu begegnen, wird im Rahmen des vom BMBF geförderten Konsortialprojektes ARGUMENTUM ein Software-Werkzeug entwickelt, das eine automatische Identifikation und Analyse von Argumentationsstrukturen in den elektronisch verfügbaren Entscheidungen des Bundesverfassungsgerichts unterstützen soll. Im vorliegenden Beitrag werden Konzept, Architektur und Implementierung des ARGUMENTUM-Werkzeuges präsentiert und Einblicke in mögliche Anwendungen gegeben.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Houy, C., Niesen, T., Calvillo, J., Fettke, P., Loos, P., Krämer, A., Schmidt, K., Herberger, M., Speiser, I., Gass, A., Schneider, L. & Philippi, T., (2015). Konzeption und Implementierung eines Werkzeuges zur automatisierten Identifikation und Analyse von Argumentationsstrukturen anhand der Entscheidungen des Bundesverfassungsgerichts im Digital-Humanities-Projekt ARGUMENTUM.   Datenbank-Spektrum: Vol. 15, No. 1. Springer. (S. 15-23). DOI: 10.1007/s13222-014-0175-9
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Mehr Information

DOI: 10.1007/s13222-014-0175-9
ISSN: 1610-1995
Datum: 2015
Typ: Text/Journal Article

Keywords

  • Argumentation Mining
  • Argumentation Retrieval
  • Argumentationsanalyse
  • Natural Language Processing
  • Text Mining
Sammlungen
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