論文の概要: A Methodology for Gradual Semantics for Structured Argumentation under Incomplete Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22209v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 16:38:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:40:49.040901
• Title: A Methodology for Gradual Semantics for Structured Argumentation under Incomplete Information
• Title（参考訳）: 不完全情報に基づく構造的調音のための経時的意味論の一手法
• Authors: Antonio Rago, Stylianos Loukas Vasileiou, Francesca Toni, Tran Cao Son, William Yeoh,
• Abstract要約: 構造化議論フレームワークの段階的意味論を得るための新しい手法を提案する。 我々の方法論は議論の前提に関する不完全な情報に対応している。 方法論の2つの異なるインスタンス化を導入することで、このアプローチの可能性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.717458041314194
• License:
• Abstract: Gradual semantics have demonstrated great potential in argumentation, in particular for deploying quantitative bipolar argumentation frameworks (QBAFs) in a number of real-world settings, from judgmental forecasting to explainable AI. In this paper, we provide a novel methodology for obtaining gradual semantics for structured argumentation frameworks, where the building blocks of arguments and relations between them are known, unlike in QBAFs, where arguments are abstract entities. Differently from existing approaches, our methodology accommodates incomplete information about arguments' premises. We demonstrate the potential of our approach by introducing two different instantiations of the methodology, leveraging existing gradual semantics for QBAFs in these more complex frameworks. We also define a set of novel properties for gradual semantics in structured argumentation, discuss their suitability over a set of existing properties. Finally, we provide a comprehensive theoretical analysis assessing the instantiations, demonstrating the their advantages over existing gradual semantics for QBAFs and structured argumentation.
• Abstract（参考訳）: グラデーショナルセマンティクスは、特に定量的双極子議論フレームワーク(QBAF)を、判断予測から説明可能なAIまで、現実世界の多くの設定に展開する上で、議論において大きな可能性を示している。 本稿では,議論が抽象的存在であるQBAFと異なり,議論の構成要素やそれらの関係が知られている構造化議論フレームワークの段階的意味論を得るための新しい手法を提案する。 既存の手法とは違って,提案手法は議論の前提に関する不完全な情報に対応している。 我々は,これらの複雑なフレームワークにおいて,既存のQBAFの段階的セマンティクスを活用することによって,方法論の2つの異なるインスタンス化を導入することにより,アプローチの可能性を示す。 また、構造化議論における漸進的意味論のための新しい性質のセットを定義し、既存の性質の集合に対するそれらの適合性について議論する。 最後に,既存のQBAFの段階的意味論と構造化された議論に対する優位性を示す。

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