Different Flavors of Attention Networks for Argument Mining

International audienceArgument mining is a rising area of Natural Language Processing (NLP) concerned with the automatic recognition and interpretation of argument components and their relations. Neural models are by now mature technologies to be exploited for automating the argument mining tasks, despite the issue of data sparseness. This could ease much of the manual effort involved in these tasks, taking into account heterogeneous types of texts and topics. In this work, we evaluate different attention mechanisms applied over a state-of-the-art architecture for sequence labeling. We assess the impact of different flavors of attention in the task of argument component detection over two datasets: essays and legal domain. We show that attention not only models the problem better but also supports interpretability

Estudio numérico de algoritmos determinísticos para problemas de optimización sin derivadas

En este trabajo se presenta un estudio numérico de algoritmos para resolver problemas de optimización sin derivadas basados en los dos principales enfoques determinísticos: métodos basados en búsqueda de patrones y métodos basados en interpolación polinomial junto con estrategias de región de confianza. Se analizan algunas de sus implementaciones m´as conocidas, incluyendo comparaciones usando un conjunto de problemas test.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Estudio numérico de algoritmos determinísticos para problemas de optimización sin derivadas

En este trabajo se presenta un estudio numérico de algoritmos para resolver problemas de optimización sin derivadas basados en los dos principales enfoques determinísticos: métodos basados en búsqueda de patrones y métodos basados en interpolación polinomial junto con estrategias de región de confianza. Se analizan algunas de sus implementaciones m´as conocidas, incluyendo comparaciones usando un conjunto de problemas test.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Estudio numérico de algoritmos determinísticos para problemas de optimización sin derivadas

En este trabajo se presenta un estudio numérico de algoritmos para resolver problemas de optimización sin derivadas basados en los dos principales enfoques determinísticos: métodos basados en búsqueda de patrones y métodos basados en interpolación polinomial junto con estrategias de región de confianza. Se analizan algunas de sus implementaciones m´as conocidas, incluyendo comparaciones usando un conjunto de problemas test.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Different Flavors of Attention Networks for Argument Mining

International audienceArgument mining is a rising area of Natural Language Processing (NLP) concerned with the automatic recognition and interpretation of argument components and their relations. Neural models are by now mature technologies to be exploited for automating the argument mining tasks, despite the issue of data sparseness. This could ease much of the manual effort involved in these tasks, taking into account heterogeneous types of texts and topics. In this work, we evaluate different attention mechanisms applied over a state-of-the-art architecture for sequence labeling. We assess the impact of different flavors of attention in the task of argument component detection over two datasets: essays and legal domain. We show that attention not only models the problem better but also supports interpretability

Optimierung der Risiko- und Krisenkommunikation von Regierungen, Behörden und Organisationen der Gesundheitssicherung – Herausforderungen in lang anhaltenden Krisen am Beispiel der COVID-19-Pandemie [Optimisation of risk and crisis communication of governments, authorities and public health institutions—challenges in long-lasting crises illustrated by the COVID-19 pandemic]

Die COVID-19-Pandemie illustriert die besondere Bedeutung von Risiko- und Krisenkommunikation. Behörden und Politik stehen vor der Herausforderung, in einer dynamischen Lage mit einer Vielzahl von Daten umzugehen, diese zu überprüfen und zielgruppengerecht zu kommunizieren. Verständliche und eindeutige Informationen zu Risiken und Handlungsoptionen tragen maßgeblich zu einer Steigerung der objektiven und subjektiven Sicherheit der Bevölkerung bei. Es besteht daher ein großer Bedarf, die Erfahrungen aus der Pandemie in die Optimierung der Risiko- und Krisenkommunikation einfließen zu lassen. Die Digitalisierung ermöglicht multimodale Arrangements – also die Kombination aus Text, Abbildungen, Grafik, Icons und z. T. Bewegtbilder, Animationen und Ton. Diese spielen auch in der digitalen Risiko- und Krisenkommunikation eine zunehmend wichtigere Rolle. Von Interesse ist, inwiefern das kommunikative Zusammenspiel von Behörden, Medien und weiteren Öffentlichkeitsakteur/-innen in Vorbereitung auf und zur Bewältigung von Krisen angesichts einer komplexen Öffentlichkeit mit Hilfe zielgruppenspezifischer Kommunikation verbessert und wie Rechtssicherheit für die behördliche und mediale Praxis gewährleistet werden kann. Dementsprechend verfolgt der Beitrag 3 Ziele: 1. Er beschreibt die Herausforderungen, vor denen Behörden und mediale Akteur/-innen in der Pandemiekommunikation stehen. 2. Er zeigt, welche Rolle multimodale Arrangements spielen und welcher Forschungsperspektiven es bedarf, um die Komplexität des kommunikativen Krisenhandelns im föderalen System zu erfassen. 3. Er begründet, wie ein interdisziplinärer Forschungsverbund aus Medien‑, Kommunikations- und Rechtswissenschaft Erkenntnisse zum evidenzbasierten Einsatz multimodaler Kommunikation gewinnen kann

Métodos computacionales para optimización local y global sin derivadas

Tesis (Doctor en Matemática)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2021.En esta tesis doctoral presentamos y desarrollamos dos nuevos modelos de optimización sin derivadas. En primer lugar, proponemos un nuevo método de búsqueda de patrones para optimización local, denominado algoritmo nmps, con restricciones de cotas en las variables el cual utiliza una técnica de búsqueda lineal no monótona en la elección de los nuevos iterados. El nuevo método, cuyo algoritmo es denominado nmps, pertenece a la familia de los métodos de búsqueda de patrones y se demuestran resultados de convergencia global de primer orden. Esta nueva propuesta algorítmica fue acompañada por un extenso estudio numérico en el cual se utilizaron diferentes estrategias de búsqueda lineal no monótonas. La segunda propuesta de esta tesis se encuentra enmarcada dentro de los métodos Lipschitzianos para optimización global. Por un lado, incorporamos el algoritmo nmps (optimización local) dentro del algoritmo BIRECT (optimización global) en la resolución de un problema de optimización con restricciones de cajas o cotas en las variables. Esta combinación de estrategias tuvo por objetivo determinar, mediante un estudio numérico, si la integración de un algoritmo de búsqueda local, del tipo búsqueda de patrones, dentro de un algoritmo de búsqueda global mejora la obtención del punto óptimo al explorar entornos de los iterados. Por otro lado, como última contribución, proponemos e implementamos un nuevo método para problemas de optimización global con restricciones generales al adaptar el algoritmo DIRECT al problema con restricciones generales. El nuevo algoritmo hereda las propiedades de convergencia de los algoritmos de la familia DIRECT, las cuales se basan fuertemente en argumentos de densidad.In this doctoral thesis, we present and develop two new Derivative-free optimization models. First, we propose a new method for bound constrained local optimization that uses a nonmonotone line-search technique for choosing a new iterate. The new method, whose algorithm is named nmps, belongs to pattern search family methods and global first order convergence results are proven. Besides, this new algorithmic proposal was accompanied by an extensive numerical study in which different nonmonotone line-search strategies were implemented. During the second part of this thesis, we address lipschitzian methods for global optimization. On one side, we incorporate nmps algorithm (local optimization) inside BIRECT algorithm (global optimization) for solving a bound constrained optimization problem. The main goal of this task was to determine if the integration of a local search algorithm (of type pattern search) into a global search algorithm would improve the optimal point found. On the other hand, as a last contribution, we propose and implement a new method for solving global optimization problems with general constraints by adapting DIRECT algorithm to general constraints. The new algorithm inherits convergence properties from DIRECT family algorithms which are strongly based on density arguments.Fil: Frau, Johanna Analiz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina

A nonmonotone coordinate search method for bound constrained optimization

A new coordinate search method for bound constrained optimization isintroduced. The proposed algorithm employs coordinate directions, ina suitable way, with a nonmonotone line search for accepting the newpoint, without using derivatives of the objective function. The mainglobal convergence results are strongly based on the relationship betweenthe step length and a stationarity measure. Also, a detailed benchmarkstudy comparing dierent line search strategies is presented using a wellknown set of test problems.Fil: Frau, Johanna Analiz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática. Universidad Nacional de Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; ArgentinaFil: Pilotta, Elvio Angel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática. Universidad Nacional de Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentin