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Journée scientifique commune aux GDRs CNRS TAL et RADIA (2023)| shared_uid | 3515 |
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| title | Journée scientifique commune aux GDRs CNRS TAL et RADIA |
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| type | Journée |
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| year | 2023 |
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| start_date | 2023/11/27 |
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| stop_date | 2023/11/27 |
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| active | yes |
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| website | https://gdr-tal.ls2n.fr/event/journee-natural-language-argumentation-gdr-tal-gdr-radia/ |
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| summary | L'extraction d'arguments (Argument(ation) Mining) est un domaine de recherche émergent dans le domaine du Traitement Automatique du Language Naturel. Au cœur de ce domaine, l'AM consiste dans l’identification automatique de structures argumentatives dans un texte, telles que les conclusions, les prémisses et les schémas d'inférence des arguments, ainsi que leurs interrelations et les contre-considérations. À ce jour, l'AM a été étudié sur des genres tels que les documents juridiques, les articles de presse, les débats en ligne, la littérature académique, les essais persuasifs et les dialogues. L'AM est également intrinsèquement liée à l'analyse du sentiment, puisque chaque argument comporte une position à l'égard de son sujet, souvent exprimée par un sentiment. L'exploration d’arguments donne lieu à diverses applications pratiques d'une grande importance. En particulier, elle fournit des méthodes permettant de trouver et de visualiser les principaux arguments pour et contre dans un corpus de textes - ou même dans une recherche d'arguments sur le web - concernant un sujet ou une requête. Dans les contextes pédagogiques, les arguments écrits représentent des données qui peuvent être exploitées pour transmettre et évaluer la maîtrise du matériel de cours par les étudiants. Dans le domaine de la recherche d'informations, l’extraction d'arguments joue un rôle important dans le domaine émergent de la recherche conversationnelle. Alors que les solutions aux tâches de base telles que la segmentation des composants et la classification deviennent lentement matures, de nombreuses tâches restent largement non résolues, en particulier dans les genres plus ouverts et les domaines de spécialité.
Le succès de l'AM nécessite des approches interdisciplinaires fondées sur les methodes TAL, les théories de la sémantique, de la pragmatique et du discours, l'IA, la recherche d'informations, la théorie de l'argumentation et les modèles informatiques d'argumentation.
L’objectif de cette journée est de rassembler des chercheur.ses et des industriel.les des communautés francophones du TAL et de l'IA pour échanger et faire le point sur les dernières avancées et problématiques autour des l'AM. |
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| responsibles | Cabrio, Villata |
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