論文の概要: Instantiations and Computational Aspects of Non-Flat Assumption-based Argumentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11431v2
- Date: Fri, 24 May 2024 13:42:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 20:27:27.311751
- Title: Instantiations and Computational Aspects of Non-Flat Assumption-based Argumentation
- Title（参考訳）: 非フラットな仮定に基づく論証の確立と計算的側面
- Authors: Tuomo Lehtonen, Anna Rapberger, Francesca Toni, Markus Ulbricht, Johannes P. Wallner,
- Abstract要約: 非平坦なABAにおける推論のためのインスタンス化に基づくアプローチについて検討する。
非平坦なABAにおける推論のための2つのアルゴリズム的アプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.32141673219938
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Most existing computational tools for assumption-based argumentation (ABA) focus on so-called flat frameworks, disregarding the more general case. In this paper, we study an instantiation-based approach for reasoning in possibly non-flat ABA. We make use of a semantics-preserving translation between ABA and bipolar argumentation frameworks (BAFs). By utilizing compilability theory, we establish that the constructed BAFs will in general be of exponential size. In order to keep the number of arguments and computational cost low, we present three ways of identifying redundant arguments. Moreover, we identify fragments of ABA which admit a poly-sized instantiation. We propose two algorithmic approaches for reasoning in possibly non-flat ABA. The first approach utilizes the BAF instantiation while the second works directly without constructing arguments. An empirical evaluation shows that the former outperforms the latter on many instances, reflecting the lower complexity of BAF reasoning. This result is in contrast to flat ABA, where direct approaches dominate instantiation-based approaches.
- Abstract（参考訳）: 仮定に基づく議論(ABA)のための既存の計算ツールのほとんどは、より一般的なケースを無視して、いわゆるフラットフレームワークに焦点を当てている。
本稿では,非平坦なABAにおける推論に対するインスタンス化に基づくアプローチについて検討する。
ABAとバイポーラ議論フレームワーク(BAF)のセマンティックス保存翻訳を利用する。
コンパイル可能性理論を利用することで、構築されたBAFが一般に指数関数のサイズになることを示す。
議論の数と計算コストを低く抑えるために、冗長な議論を識別する3つの方法を提案する。
さらに,ポリサイズインスタンス化を許容するABAの断片を同定する。
非平坦なABAにおける推論のための2つのアルゴリズム的アプローチを提案する。
第1のアプローチはBAFインスタンス化を利用し、第2のアプローチは引数を構築することなく直接動作する。
経験的評価は、BAF推論の複雑さが低いことを反映して、前者が後者を多くのケースで上回っていることを示している。
この結果は、直接アプローチがインスタンスベースのアプローチを支配しているフラットなABAとは対照的である。
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