論文の概要: Rediscovering Argumentation Principles Utilizing Collective Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03151v1
- Date: Fri, 6 May 2022 11:41:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-09 13:27:51.948210
- Title: Rediscovering Argumentation Principles Utilizing Collective Attacks
- Title(参考訳): 集団攻撃を利用した論証原則の再発見
- Authors: Wolfgang Dvo\v{r}\'ak, Matthias K\"onig, Markus Ulbricht, Stefan
Woltran
- Abstract要約: 我々は、集合攻撃(SETAFs)による論証フレームワークへの原則に基づくアプローチを拡張した。
分析の結果、与えられたSETAF(例えば、方向性やSCC再帰性)の分解に基づく原理の検証は、通常のAFと比較して、さらなる課題をもたらすことが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 26.186171927678874
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Argumentation Frameworks (AFs) are a key formalism in AI research. Their
semantics have been investigated in terms of principles, which define
characteristic properties in order to deliver guidance for analysing
established and developing new semantics. Because of the simple structure of
AFs, many desired properties hold almost trivially, at the same time hiding
interesting concepts behind syntactic notions. We extend the principle-based
approach to Argumentation Frameworks with Collective Attacks (SETAFs) and
provide a comprehensive overview of common principles for their semantics. Our
analysis shows that investigating principles based on decomposing the given
SETAF (e.g. directionality or SCC-recursiveness) poses additional challenges in
comparison to usual AFs. We introduce the notion of the reduct as well as the
modularization principle for SETAFs which will prove beneficial for this kind
of investigation. We then demonstrate how our findings can be utilized for
incremental computation of extensions and give a novel parameterized
tractability result for verifying preferred extensions.
- Abstract(参考訳): argumentation Frameworks(AF)は、AI研究における重要なフォーマリズムである。
彼らのセマンティクスは、確立された分析と新しいセマンティクスの開発のためのガイダンスを提供するために特性特性を定義する原則の観点で研究されている。
afsの単純な構造のため、多くの望ましい性質はほぼ自明に保たれ、同時に構文的概念の背後に興味深い概念を隠す。
原則に基づくアプローチを集合攻撃(setafs)を伴う議論フレームワークに拡張し,それらの意味論に関する共通原則の包括的概要を提供する。
分析の結果、与えられたSETAF(例えば、方向性やSCC再帰性)の分解に基づく原理の検証は、通常のAFと比較して、さらなる課題をもたらすことが示された。
この種の調査に有効であることが証明されるSETAFのレダクトの概念とモジュラー化原理を紹介する。
次に,拡張の漸進的計算にこの知見をどのように活用できるかを実証し,望ましい拡張の検証に新しいパラメータ化導出結果を与える。
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