Exploring morality in argumentation


Kobbe, Jonathan ; Rehbein, Ines ; Hulpus, Ioana ; Stuckenschmidt, Heiner


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URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/57762
Weitere URL: https://www.aclweb.org/anthology/2020.argmining-1....
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-577626
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2020
Buchtitel: Proceedings of the 7th Workshop on Argument Mining : Barcelona, Spain (Online), December 13, 2020
Seitenbereich: 30-40
Veranstaltungstitel: 7th Workshop on Argument Mining
Veranstaltungsort: Online
Veranstaltungsdatum: 13.12.2020
Herausgeber: Cabrio, Elena ; Villata, Serena
Ort der Veröffentlichung: Stroudsburg, PA
Verlag: Association for Computational Linguistics, ACL
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Bereits vorhandene Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: Sentiment and stance are two important concepts for the analysis of arguments. We propose to add another perspective to the analysis, namely moral sentiment. We argue that moral values are crucial for ideological debates and can thus add useful information for argument mining. In the paper, we present different models for automatically predicting moral sentiment in debates and evaluate them on a manually annotated testset. We then apply our models to investigate how moral values in arguments relate to argument quality, stance and audience reactions.




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