Overview of Touché 2024

Argumentation Systems

verfasst von

Johannes Kiesel, Çağrı Çöltekin, Maximilian Heinrich, Maik Fröbe, Milad Alshomary, Bertrand De Longueville, Tomaž Erjavec, Nicolas Handke, Matyáš Kopp, Nikola Ljubešić, Katja Meden, Nailia Mirzhakhmedova, Vaidas Morkevičius, Theresa Reitis-Münstermann, Mario Scharfbillig, Nicolas Stefanovitch, Henning Wachsmuth, Martin Potthast, Benno Stein

Abstract

Decision-making and opinion-forming are everyday tasks that involve weighing pro and con arguments. The goal of Touché is to foster the development of support-technologies for decision-making and opinion-forming and to improve our understanding of these processes. This fifth edition of the lab features three shared tasks: (1) Human value detection (ValueEval), where participants detect (implicit) references to human values and their attainment in text; (2) Multilingual Ideology and Power Identification in Parliamentary Debates, where participants identify from a speech the political leaning of the speaker’s party and whether it was governing at the time of the speech (new task); and (3) Image retrieval or generation in order to convey the premise of an argument with visually. In this paper, we briefly describe the planned setup for the fifth lab edition at CLEF 2024 and summarize the results of the 2023 edition.

Organisationseinheit(en)

Institut für Künstliche Intelligenz
Fachgebiet Maschinelle Sprachverarbeitung

Externe Organisation(en)

Bauhaus-Universität Weimar
Eberhard Karls Universität Tübingen
Friedrich-Schiller-Universität Jena
Gemeinsame Forschungsstelle (GFS)
Institut "Jožef Stefan" (IJS)
Universität Leipzig
Charles University
Kaunas University of Technology
Arcadia Sistemi Informativi Territoriali
Zentrum für skalierbare Datenanalyse und Künstliche Intelligenz Dresden/Leipzig (ScaDS.AI)

Typ

Aufsatz in Konferenzband

Seiten

466-473

Anzahl der Seiten

8

Publikationsdatum

2024

Publikationsstatus

Veröffentlicht

Peer-reviewed

Ja

ASJC Scopus Sachgebiete

Theoretische Informatik, Allgemeine Computerwissenschaft

Elektronische Version(en)

https://doi.org/10.1007/978-3-031-56069-9_64 (Zugang: Unbekannt)