論文の概要: A Unifying Framework for Learning Argumentation Semantics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12309v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 20:18:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 17:56:32.206264
• Title: A Unifying Framework for Learning Argumentation Semantics
• Title（参考訳）: 議論セマンティクス学習のための統一フレームワーク
• Authors: Zlatina Mileva, Antonis Bikakis, Fabio Aurelio D'Asaro, Mark Law, Alessandra Russo
• Abstract要約: Inductive Logic Programmingアプローチを用いて、抽象的および構造化された議論フレームワークのアクセシビリティセマンティクスを解釈可能な方法で学習する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は既存の議論解法よりも優れており,フォーマルな議論や人間と機械の対話の領域において,新たな研究の方向性が開けることになる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.69905074548764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Argumentation is a very active research field of Artificial Intelligence concerned with the representation and evaluation of arguments used in dialogues between humans and/or artificial agents. Acceptability semantics of formal argumentation systems define the criteria for the acceptance or rejection of arguments. Several software systems, known as argumentation solvers, have been developed to compute the accepted/rejected arguments using such criteria. These include systems that learn to identify the accepted arguments using non-interpretable methods. In this paper we present a novel framework, which uses an Inductive Logic Programming approach to learn the acceptability semantics for several abstract and structured argumentation frameworks in an interpretable way. Through an empirical evaluation we show that our framework outperforms existing argumentation solvers, thus opening up new future research directions in the area of formal argumentation and human-machine dialogues.
• Abstract（参考訳）: 議論は人工知能の非常に活発な研究分野であり、人間と人工エージェントの対話で使用される議論の表現と評価に関係している。 形式的議論システムの受容可能性意味論は、議論の受け入れまたは拒否の基準を定義する。 議論解法として知られるいくつかのソフトウェアシステムは、そのような基準を用いて受け入れられ/拒絶された議論を計算するために開発された。 これらは、非解釈可能な方法を用いて受け入れられた引数を識別するシステムを含む。 本稿では、帰納的論理プログラミング手法を用いて、抽象的および構造化された議論フレームワークのアクセシビリティセマンティクスを解釈可能な方法で学習する新しいフレームワークを提案する。 経験的評価を通じて,提案手法は既存の議論解決手法を上回っており,形式的議論と人間-機械対話の分野における新たな研究の方向性が明らかにされる。

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