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Erschienen in:

2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

Overview of Touché 2022: Argument Retrieval

Extended Abstract

verfasst von : Alexander Bondarenko, Maik Fröbe, Johannes Kiesel, Shahbaz Syed, Timon Gurcke, Meriem Beloucif, Alexander Panchenko, Chris Biemann, Benno Stein, Henning Wachsmuth, Martin Potthast, Matthias Hagen

Erschienen in: Advances in Information Retrieval

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The goal of the Touché lab on argument retrieval is to foster and support the development of technologies for argument mining and argument analysis. In the third edition of Touché, we organize three shared tasks: (a) argument retrieval for controversial topics, where participants retrieve a gist of arguments from a collection of online debates, (b) argument retrieval for comparative questions, where participants retrieve argumentative passages from a generic web crawl, and (c) image retrieval for arguments, where participants retrieve images from a focused web crawl that show support or opposition to some stance. In this paper, we briefly summarize the results of two years of organizing Touché and describe the planned setup for the third edition at CLEF 2022.

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‘touché’ is commonly “used to acknowledge a hit in fencing or the success or appropriateness of an argument” [https://merriam-webster.com/dictionary/touche].

https://trec.nist.gov/tracks.html

Also available as a Python library: https://pypi.org/project/targer-api/

Ajjour, Y., Wachsmuth, H., Kiesel, J., Potthast, M., Hagen, M., Stein, B.: Data acquisition for argument search: the args.me corpus. In: Benzmüller, C., Stuckenschmidt, H. (eds.) KI 2019. LNCS (LNAI), vol. 11793, pp. 48–59. Springer, Cham (2019). https://doi.org/10.1007/978-3-030-30179-8_4CrossRef

Akiki, C., Potthast, M.: Exploring argument retrieval with transformers. In: Working Notes Papers of the CLEF 2020 Evaluation Labs, vol. 2696 (2020), ISSN 1613–0073. http://ceur-ws.org/Vol-2696/

Alshomary, M., Düsterhus, N., Wachsmuth, H.: Extractive snippet generation for arguments. In: Proceedings of the 43nd International ACM Conference on Research and Development in Information Retrieval, SIGIR 2020, pp. 1969–1972, ACM (2020). https://doi.org/10.1145/3397271.3401186

Bevendorff, J., Stein, B., Hagen, M., Potthast, M.: Elastic ChatNoir: search engine for the ClueWeb and the common crawl. In: Pasi, G., Piwowarski, B., Azzopardi, L., Hanbury, A. (eds.) ECIR 2018. LNCS, vol. 10772, pp. 820–824. Springer, Cham (2018). https://doi.org/10.1007/978-3-319-76941-7_83CrossRef

Bondarenko, A., Ajjour, Y., Dittmar, V., Homann, N., Braslavski, P., Hagen, M.: Towards understanding and answering comparative questions. In: Proceedings of the 15th ACM International Conference on Web Search and Data Mining, WSDM 2022. ACM (2022). https://doi.org/10.1145/3488560.3498534

Bondarenko, A., et al.: Overview of touché 2020: argument retrieval. In: Working Notes Papers of the CLEF 2020 Evaluation Labs, CEUR Workshop Proceedings, vol. 2696 (2020). https://doi.org/10.1007/978-3-030-58219-7_26

Bondarenko, A., et al.: Overview of touché 2021: argument retrieval. In: Candan, K.S., Ionescu, B., Goeuriot, L., Larsen, B., Müller, H., Joly, A., Maistro, M., Piroi, F., Faggioli, G., Ferro, N. (eds.) CLEF 2021. LNCS, vol. 12880, pp. 450–467. Springer, Cham (2021). https://doi.org/10.1007/978-3-030-85251-1_28CrossRef

Chen, T., Guestrin, C.: XGBoost: a scalable tree boosting system. In: Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, KDD 2016, pp. 785–794, ACM (2016). https://doi.org/10.1145/2939672.2939785

Chernodub, A., et al.: TARGER: neural argument mining at your fingertips. In: Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, ACL 2019, pp. 195–200. ACL (2019). https://doi.org/10.18653/v1/p19-3031

10.

Devlin, J., Chang, M., Lee, K., Toutanova, K.: BERT: pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. In: Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, NAACL-HLT 2019, pp. 4171–4186. ACL (2019). https://doi.org/10.18653/v1/n19-1423

11.

Fellbaum, C.: WordNet: An Electronic Lexical Database. Bradford Books (1998)

12.

Fröbe, M., Bevendorff, J., Gienapp, L., Völske, M., Stein, B., Potthast, M., Hagen, M.: CopyCat: near-duplicates within and between the ClueWeb and the common crawl. In: Proceedings of the 44th International ACM Conference on Research and Development in Information Retrieval, SIGIR 2021, pp. 2398–2404. ACM (2021). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3463246

13.

Fröbe, M., Bevendorff, J., Reimer, J., Potthast, M., Hagen, M.: Sampling Bias due to near-duplicates in learning to rank. In: Proceedings of the 43rd International ACM Conference on Research and Development in Information Retrieval, SIGIR 2020. ACM (2020). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3397271.3401212

14.

Fröbe, M., Bittner, J.P., Potthast, M., Hagen, M.: The effect of content-equivalent near-duplicates on the evaluation of search engines. In: Jose, J.M., Yilmaz, E., Magalhães, J., Castells, P., Ferro, N., Silva, M.J., Martins, F. (eds.) ECIR 2020. LNCS, vol. 12036, pp. 12–19. Springer, Cham (2020). https://doi.org/10.1007/978-3-030-45442-5_2CrossRef

15.

Ke, G., et al.: LightGBM: a highly efficient gradient boosting decision tree. In: Proceedings of the Annual Conference on Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2017, pp. 3146–3154 (2017). https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/hash/6449f44a102fde848669bdd9eb6b76fa-Abstract.html

16.

Kiesel, J., Reichenbach, N., Stein, B., Potthast, M.: Image retrieval for arguments using stance-aware query expansion. In: Proceedings of the 8th Workshop on Argument Mining, ArgMining 2021 at EMNLP, pp. 36–45. ACL (2021)

17.

Lan, Z., Chen, M., Goodman, S., Gimpel, K., Sharma, P., Soricut, R.: ALBERT: a lite BERT for self-supervised learning of language representations. In: Proceedings of the 8th International Conference on Learning Representations, ICLR 2020, OpenReview.net (2020). https://openreview.net/forum?id=H1eA7AEtvS

18.

Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., Dean, J.: Efficient estimation of word representations in vector space. In: Proceedings of the 1st International Conference on Learning Representations, ICLR 2013 (2013). http://arxiv.org/abs/1301.3781

19.

Nguyen, T., Rosenberg, M., Song, X., Gao, J., Tiwary, S., Majumder, R., Deng, L.: MS MARCO: a human generated machine reading comprehension dataset. In: Proceedings of the Workshop on Cognitive Computation: Integrating Neural and Symbolic Approaches 2016 at NIPS, CEUR Workshop Proceedings, vol. 1773, CEUR-WS.org (2016). http://ceur-ws.org/Vol-1773/CoCoNIPS_2016_paper9.pdf

20.

Potthast, M., Gollub, T., Wiegmann, M., Stein, B.: TIRA integrated research architecture. In: Information Retrieval Evaluation in a Changing World. TIRS, vol. 41, pp. 123–160. Springer, Cham (2019). https://doi.org/10.1007/978-3-030-22948-1_5CrossRef

21.

Trask, A., Michalak, P., Liu, J.: sense2vec - a fast and accurate method for word sense disambiguation in neural word embeddings. CoRR abs/1511.06388 (2015). http://arxiv.org/abs/1511.06388

22.

Wachsmuth, H., et al.: Computational argumentation quality assessment in natural language. In: Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, EACL 2017, pp. 176–187 (2017). http://aclweb.org/anthology/E17-1017

Titel: Overview of Touché 2022: Argument Retrieval
verfasst von: Alexander Bondarenko
Maik Fröbe
Johannes Kiesel
Shahbaz Syed
Timon Gurcke
Meriem Beloucif
Alexander Panchenko
Chris Biemann
Benno Stein
Henning Wachsmuth
Martin Potthast
Matthias Hagen
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Advances in Information Retrieval
Print ISBN: 978-3-030-99738-0

Electronic ISBN: 978-3-030-99739-7

Copyright-Jahr: 2022
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-99739-7_43

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