論文の概要: CE-QArg: Counterfactual Explanations for Quantitative Bipolar Argumentation Frameworks (Technical Report)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08497v1
- Date: Thu, 11 Jul 2024 13:34:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 17:19:55.947311
- Title: CE-QArg: Counterfactual Explanations for Quantitative Bipolar Argumentation Frameworks (Technical Report)
- Title（参考訳）: CE-QArg:量的双極性論証フレームワークの非現実的説明(技術報告)
- Authors: Xiang Yin, Nico Potyka, Francesca Toni,
- Abstract要約: 定量的双極性論証フレームワーク (CE-QArg) に対する対実的説明法という反復的アルゴリズムを提案する。
CE-QArgは2つのコアモジュール(極性と優先度)に基づいて有効で費用対効果のある説明を特定できる。
本稿では, CE-QArg をランダムに生成した QBAF 上で実証的に評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.505289553533164
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: There is a growing interest in understanding arguments' strength in Quantitative Bipolar Argumentation Frameworks (QBAFs). Most existing studies focus on attribution-based methods that explain an argument's strength by assigning importance scores to other arguments but fail to explain how to change the current strength to a desired one. To solve this issue, we introduce counterfactual explanations for QBAFs. We discuss problem variants and propose an iterative algorithm named Counterfactual Explanations for Quantitative bipolar Argumentation frameworks (CE-QArg). CE-QArg can identify valid and cost-effective counterfactual explanations based on two core modules, polarity and priority, which help determine the updating direction and magnitude for each argument, respectively. We discuss some formal properties of our counterfactual explanations and empirically evaluate CE-QArg on randomly generated QBAFs.
- Abstract（参考訳）: 量的双極性論証フレームワーク(QBAF)では、議論の強みを理解することへの関心が高まっている。
既存の研究の多くは、重要なスコアを他の議論に割り当てることによって議論の強みを説明する帰属的手法に焦点を当てているが、現在の強みを望ましいものに変える方法を説明できない。
この問題を解決するために,QBAFの事実的説明を紹介する。
本稿では,問題変種を議論し,定量的双極性調停フレームワーク(CE-QArg)のための対実的説明法という反復的アルゴリズムを提案する。
CE-QArgは2つのコアモジュール(極性と優先度)に基づいて有効かつ費用効果の高い反実的説明を特定でき、各引数の更新方向と大きさをそれぞれ決定できる。
本稿では, CE-QArg をランダムに生成した QBAF 上で実証的に評価する。
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