論文の概要: Encoding Argumentation Frameworks to Propositional Logic Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07351v1
- Date: Mon, 10 Mar 2025 14:06:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-11 20:09:44.950049
- Title: Encoding Argumentation Frameworks to Propositional Logic Systems
- Title（参考訳）: 命題論理系への論証フレームワークの符号化
- Authors: Shuai Tang, Jiachao Wu, Ning Zhou,
- Abstract要約: 本稿では,異なる命題論理系における論理式として$AF$sを符号化することで,符号化法を一般化する。
議論意味論(Dung's classical semantics)やガベイの方程式意味論(Gabbay's equational semantics)など)によって、AFのモデル間の関係を研究する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.714813286590744
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The theory of argumentation frameworks ($AF$s) has been a useful tool for artificial intelligence. The research of the connection between $AF$s and logic is an important branch. This paper generalizes the encoding method by encoding $AF$s as logical formulas in different propositional logic systems. It studies the relationship between models of an AF by argumentation semantics, including Dung's classical semantics and Gabbay's equational semantics, and models of the encoded formulas by semantics of propositional logic systems. Firstly, we supplement the proof of the regular encoding function in the case of encoding $AF$s to the 2-valued propositional logic system. Then we encode $AF$s to 3-valued propositional logic systems and fuzzy propositional logic systems and explore the model relationship. This paper enhances the connection between $AF$s and propositional logic systems. It also provides a new way to construct new equational semantics by choosing different fuzzy logic operations.
- Abstract（参考訳）: 議論フレームワーク(AF$s)の理論は、人工知能にとって有用なツールである。
$AF$sとロジックの関連性の研究は重要な分野である。
本稿では,異なる命題論理系における論理式として$AF$sを符号化することで,符号化法を一般化する。
議論意味論(Dung's classical semantics)やガベイの方程式意味論(Gabbay's equational semantics)を含む議論意味論(AF)のモデルと、命題論理系のセマンティクスによって符号化された公式のモデルとの関係を研究する。
まず、$AF$sを2値命題論理系に符号化する場合の正規符号化関数の証明を補足する。
次に、$AF$sを3値の命題論理系とファジィ命題論理系にエンコードし、モデル関係を探索する。
本稿では,$AF$sと命題論理システムとの接続性を高める。
また、異なるファジィ論理演算を選択して新しい方程式意味論を構築する新しい方法も提供する。
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