論文の概要: AKReF: An argumentative knowledge representation framework for structured argumentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00713v3
• Date: Tue, 15 Jul 2025 21:31:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 14:40:09.445844
• Title: AKReF: An argumentative knowledge representation framework for structured argumentation
• Title（参考訳）: AKReF:構造化議論のための議論的知識表現フレームワーク
• Authors: Debarati Bhattacharjee, Ashish Anand,
• Abstract要約: 議論文を議論知識グラフ(AKG)に変換するためのフレームワークを提案する。 提案する議論的知識表現フレームワーク(AKReF)は理論基盤を拡張している。 コンフリクトフリーな集合と許容可能な引数の最大集合を抽出するといった複素解析におけるその応用を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9626666671366837
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a framework to convert argumentative texts into argument knowledge graphs (AKG). The proposed argumentative knowledge representation framework (AKReF) extends the theoretical foundation and enables the AKG to provide a graphical view of the argumentative structure that is easier to understand. Starting with basic annotations of argumentative components (ACs) and argumentative relations (ARs), we enrich the information by constructing a knowledge base (KB) graph with metadata attributes for nodes. Next, we apply modus ponens on premises and inference rules from the KB to form arguments. From these arguments, we create an AKG. The nodes and edges of the AKG have attributes capturing key argumentative features such as the type of premise (e.g., axiom, ordinary premise, assumption), the type of inference rule (e.g., strict, defeasible), preference order over defeasible rules, markers (e.g., "therefore", "however"), and the type of attack (e.g., undercut, rebuttal, undermining). We identify inference rules by locating a specific set of markers, called inference markers (IM). This, in turn, makes it possible to identify undercut attacks previously undetectable in existing datasets. AKG prepares the ground for reasoning tasks, including checking the coherence of arguments and identifying opportunities for revision. For this, it is essential to find indirect relations, many of which are implicit. Our proposed AKG format, with annotated inference rules and modus ponens, helps reasoning models learn the implicit, indirect relations that require inference over arguments and their interconnections. We use an essay from the AAEC dataset to illustrate the framework. We further show its application in complex analyses such as extracting a conflict-free set and a maximal set of admissible arguments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,議論文を議論知識グラフ(AKG)に変換する枠組みを提案する。 提案した議論的知識表現フレームワーク(AKReF)は,理論基盤を拡張し,AKGが理解しやすい議論的構造をグラフィカルに把握できるようにする。 議論的コンポーネント (AC) と議論的関係 (AR) の基本的なアノテーションから始め、我々はノードのメタデータ属性を持つ知識ベース (KB) グラフを構築することで情報を強化する。 次に、KB の前提と推論規則に modus ponens を適用して引数を定式化する。 これらの議論から、私たちはAKGを作成します。 AKGのノードとエッジは、前提のタイプ(例えば、公理、通常の前提、仮定)、推論ルールのタイプ(例えば、厳格、デファシブル)、デファシブルルールの優先順序、マーカー(例、"therefore", "however")、攻撃の種類(例、アンダーカット、リビュー、アンダーマイニング)などの重要な議論的特徴をキャプチャする属性を持つ。 我々は、推論マーカー(IM)と呼ばれる特定のマーカーのセットを特定することで、推論規則を識別する。 これにより、既存のデータセットで検出不可能なアンダーカット攻撃を識別できるようになる。 AKGは、議論の一貫性の確認や修正の機会の特定など、推論タスクの基盤を準備している。 そのため、間接関係を見つけることが不可欠であり、その多くが暗黙的である。 提案するAKG形式は,アノテート推論規則とモダスポネンを用いて,理論モデルが引数とその相互関係に対する推論を必要とする暗黙的,間接的関係を学習するのに役立つ。 フレームワークを説明するために、AAECデータセットからのエッセイを使用します。 さらに、矛盾のない集合と許容可能な引数の最大集合を抽出するといった複雑な解析におけるその応用を示す。

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