論文の概要: Cautious Monotonicity in Case-Based Reasoning with Abstract Argumentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05284v2
• Date: Mon, 13 Jul 2020 07:42:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 21:59:45.783888
• Title: Cautious Monotonicity in Case-Based Reasoning with Abstract Argumentation
• Title（参考訳）: 抽象的議論を伴うケースベース推論における慎重な単調性
• Authors: Guilherme Paulino-Passos, Francesca Toni
• Abstract要約: 我々は、$AAtext -CBR_succeq$が慎重に単調でないことを証明している。 また、そのようなバリエーションは、制限されたケースベースを持つ$AAtext -CBR_succeq$と等価であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.616061367794385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, abstract argumentation-based models of case-based reasoning ($AA{\text -}CBR$ in short) have been proposed, originally inspired by the legal domain, but also applicable as classifiers in different scenarios, including image classification, sentiment analysis of text, and in predicting the passage of bills in the UK Parliament. However, the formal properties of $AA{\text -}CBR$ as a reasoning system remain largely unexplored. In this paper, we focus on analysing the non-monotonicity properties of a regular version of $AA{\text -}CBR$ (that we call $AA{\text -}CBR_{\succeq}$). Specifically, we prove that $AA{\text -}CBR_{\succeq}$ is not cautiously monotonic, a property frequently considered desirable in the literature of non-monotonic reasoning. We then define a variation of $AA{\text -}CBR_{\succeq}$ which is cautiously monotonic, and provide an algorithm for obtaining it. Further, we prove that such variation is equivalent to using $AA{\text -}CBR_{\succeq}$ with a restricted casebase consisting of all "surprising" cases in the original casebase.
• Abstract（参考訳）: 近年、ケースベース推論(略してaa{\text -}cbr$)の抽象的議論に基づくモデルが提案されており、元々は法領域に触発されたが、画像分類、テキストの感情分析、イギリス議会での法案通過予測など、様々なシナリオにおける分類器としても適用されている。 しかし、推論システムとしての$aa{\text -}cbr$の形式的性質はほとんど未解明である。 本稿では,通常の$AA{\text -}CBR$($AA{\text -}CBR_{\succeq}$)の非単調性を解析することに焦点を当てる。 具体的には、$AA{\text -}CBR_{\succeq}$は慎重な単調性ではなく、非単調推論の文献においてしばしば望ましい性質であることを示す。 次に、慎重に単調である$aa{\text -}cbr_{\succeq}$のバリエーションを定義し、それを取得するアルゴリズムを提供する。 さらに、そのようなバリエーションは、元のケースベースにあるすべての"サプライ"ケースで構成される制限されたケースベースを持つ$AA{\text -}CBR_{\succeq}$と等価であることを示す。

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