Improving Argument Effectiveness Across Ideologies using Instruction-tuned Large Language Models

El Baff, R., Khatib, K. A., Alshomary, M., Konen, K., Stein, B. & Wachsmuth, H., 1 Nov. 2024, Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024. Al-Onaizan, Y., Bansal, M. & Chen, Y.-N. (Hrsg.). Miami, Florida, USA, S. 4604-4622 19 S.

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Towards Modeling and Evaluating Instructional Explanations in Teacher-Student Dialogues

Feldhus, N., Anagnostopoulou, A., Wang, Q., Alshomary, M., Wachsmuth, H., Sonntag, D. & Möller, S., 4 Sept. 2024, Proceedings of the 2024 International Conference on Information Technology for Social Good. New York, NY, USA, S. 225–230

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Disentangling Dialect from Social Bias via Multitask Learning to Improve Fairness

Spliethöver, M., Menon, S. N. & Wachsmuth, H., Aug. 2024, Findings of the Association for Computational Linguistics ACL 2024. Ku, L.-W., Martins, A. & Srikumar, V. (Hrsg.). S. 9294-9313 20 S. (Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics).

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LLM-based Rewriting of Inappropriate Argumentation using Reinforcement Learning from Machine Feedback

Ziegenbein, T., Skitalinska, G., Bayat Makou, A. & Wachsmuth, H., Aug. 2024, Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers). Band 1. S. 4455-4476

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Objective Argument Summarization in Search

Ziegenbein, T., Syed, S., Potthast, M. & Wachsmuth, H., 17 Juli 2024, Robust Argumentation Machines - First International Conference, RATIO 2024, Proceedings: First International Conference, RATIO 2024, Bielefeld, Germany, June 5–7, 2024, Proceedings. Cimiano, P., Frank, A., Kohlhase, M. & Stein, B. (Hrsg.). 1. Aufl. Cham, S. 335-351 17 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 14638 LNAI).

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Analyzing the Use of Metaphors in News Editorials for Political Framing

Sengupta, M., El Baff, R., Alshomary, M. & Wachsmuth, H., Juni 2024, Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies. Duh, K., Gomez, H. & Bethard, S. (Hrsg.). Mexico City, Mexico, S. 3621–3631 11 S. (Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, NAACL 2024; Band 1).

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A School Student Essay Corpus for Analyzing Interactions of Argumentative Structure and Quality

Stahl, M., Michel, N., Kilsbach, S., Schmidtke, J., Rezat, S. & Wachsmuth, H., Juni 2024, Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Volume 1: Long Papers). Duh, K., Gomez, H. & Bethard, S. (Hrsg.). S. 2661–2674 14 S. (Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, NAACL 2024; Band 1).

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Exploring LLM Prompting Strategies for Joint Essay Scoring and Feedback Generation

Stahl, M., Biermann, L., Nehring, A. & Wachsmuth, H., Juni 2024, Proceedings of the 19th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 2024). S. 283–298

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Modeling the Quality of Dialogical Explanations

Alshomary, M., Lange, F., Booshehri, M., Sengupta, M., Cimiano, P. & Wachsmuth, H., 20 Mai 2024, 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation, LREC-COLING 2024 - Main Conference Proceedings. Calzolari, N., Kan, M.-Y., Hoste, V., Lenci, A., Sakti, S. & Xue, N. (Hrsg.). S. 11523-11536 14 S. (2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation, LREC-COLING 2024 - Main Conference Proceedings).

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The Touché23-ValueEval Dataset for Identifying Human Values behind Arguments

Mirzakhmedova, N., Kiesel, J., Alshomary, M., Heinrich, M., Handke, N., Cai, X., Barriere, V., Dastgheib, D., Ghahroodi, O., SadraeiJavaheri, M., Asgari, E., Kawaletz, L., Wachsmuth, H. & Stein, B., 1 Mai 2024, Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024). Calzolari, N., Kan, M.-Y., Hoste, V., Lenci, A., Sakti, S. & Xue, N. (Hrsg.). Torino, Italia, S. 16121-16134 14 S.

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Argument Quality Assessment in the Age of Instruction-Following Large Language Models

Wachsmuth, H., Lapesa, G., Cabrio, E., Lauscher, A., Park, J., Vecchi, E. M., Villata, S. & Ziegenbein, T., Mai 2024, Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024). Calzolari, N., Kan, M.-Y., Hoste, V., Lenci, A., Sakti, S. & Xue, N. (Hrsg.). S. 1519-1538

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Overview of Touché 2024: Argumentation Systems

Kiesel, J., Çöltekin, Ç., Heinrich, M., Fröbe, M., Alshomary, M., De Longueville, B., Erjavec, T., Handke, N., Kopp, M., Ljubešić, N., Meden, K., Mirzhakhmedova, N., Morkevičius, V., Reitis-Münstermann, T., Scharfbillig, M., Stefanovitch, N., Wachsmuth, H., Potthast, M. & Stein, B., 23 März 2024, Advances in Information Retrieval - 46th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2024, Proceedings. Goharian, N., Tonellotto, N., He, Y., Lipani, A., McDonald, G., Macdonald, C. & Ounis, I. (Hrsg.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, S. 466-473 8 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 14612 LNCS).

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Reference-guided Style-Consistent Content Transfer

Chen, W. F., Alshomary, M., Stahl, M., Al Khatib, K., Stein, B. & Wachsmuth, H., 2024, 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation, LREC-COLING 2024 - Main Conference Proceedings. Calzolari, N., Kan, M.-Y., Hoste, V., Lenci, A., Sakti, S. & Xue, N. (Hrsg.). S. 13754-13768 15 S.

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Claim Optimization in Computational Argumentation

Skitalinskaya, G., Spliethöver, M. & Wachsmuth, H., Sept. 2023, Proceedings of the 16th International Natural Language Generation Conference. Keet, C. M., Lee, H.-Y. & Zarrieß, S. (Hrsg.). S. 134-152

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Identifying Feedback Types to Augment Feedback Comment Generation

Stahl, M. & Wachsmuth, H., Sept. 2023, Proceedings of the 16th International Natural Language Generation Conference: Generation Challenges. S. 31-36

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Perspectives on Large Language Models for Relevance Judgment

Faggioli, G., Clarke, C. L. A., Demartini, G., Hagen, M., Hauff, C., Kando, N., Kanoulas, E., Potthast, M., Stein, B., Wachsmuth, H. & Dietz, L., 9 Aug. 2023, ICTIR '23: Proceedings of the 2023 ACM SIGIR International Conference on Theory of Information Retrieval. S. 39-50 12 S.

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