論文の概要: Research Note on Uncertain Probabilities and Abstract Argumentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10932v1
• Date: Tue, 23 Aug 2022 13:03:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-24 13:08:17.331935
• Title: Research Note on Uncertain Probabilities and Abstract Argumentation
• Title（参考訳）: 不確かさと抽象的論証に関する研究ノート
• Authors: Pietro Baroni, Federico Cerutti, Massimiliano Giacomin, Lance M. Kaplan, Murat Sensoy
• Abstract要約: IPCC:「過去10年間の累積純CO2排出量は、温暖化を1.5Cに制限する11の炭素予算とほぼ同程度である」。 本稿では,そのような信念の度合いと関連する信頼度を,抽象的な議論設定における議論のラベル付けに用いるための公式な説明法を提案する。 本稿では,佐藤の分布セマンティクスに基づいて,選択した問合せ構築に対する確率的推論の課題に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.744580756802987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The sixth assessment of the international panel on climate change (IPCC) states that "cumulative net CO2 emissions over the last decade (2010-2019) are about the same size as the 11 remaining carbon budget likely to limit warming to 1.5C (medium confidence)." Such reports directly feed the public discourse, but nuances such as the degree of belief and of confidence are often lost. In this paper, we propose a formal account for allowing such degrees of belief and the associated confidence to be used to label arguments in abstract argumentation settings. Differently from other proposals in probabilistic argumentation, we focus on the task of probabilistic inference over a chosen query building upon Sato's distribution semantics which has been already shown to encompass a variety of cases including the semantics of Bayesian networks. Borrowing from the vast literature on such semantics, we examine how such tasks can be dealt with in practice when considering uncertain probabilities, and discuss the connections with existing proposals for probabilistic argumentation.
• Abstract（参考訳）: 気候変動に関する国際パネル(IPCC)の6番目の評価では、「過去10年間(2010-2019年)の累積CO2排出量は、温暖化を1.5C (medium confidence) に制限する11の炭素予算とほぼ同程度である」としている。 このような報告は公衆の言論に直接影響を及ぼすが、信条の程度や信頼度といったニュアンスはしばしば失われる。 本稿では,そのような信頼度と関連する信頼度を,抽象的議論設定における引数のラベル付けに利用可能とする形式的説明を提案する。 確率的議論の他の提案とは違って,ベイズネットワークのセマンティクスを含む様々なケースを包含していることがすでに示されているsatoの分散セマンティクスに基づいて,選択されたクエリ構築に対する確率的推論のタスクに焦点を当てている。 このようなセマンティクスに関する膨大な文献から,不確実性を考慮した場合,そのような課題が実際にどのように対処できるかを考察し,確率論的議論のための既存の提案との関係について考察する。

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