論文の概要: Aggregative Semantics for Quantitative Bipolar Argumentation Frameworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06067v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 09:22:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:45.486919
• Title: Aggregative Semantics for Quantitative Bipolar Argumentation Frameworks
• Title（参考訳）: 量的双極子配置のための集約的意味論
• Authors: Yann Munro, Isabelle Bloch, Marie-Jeanne Lesot,
• Abstract要約: 段階的意味論という,段階的意味論の新たなファミリーを導入する。 攻撃者や支援者が対称的な役割を果たさない状況に対処するため,攻撃者や支援者を個別に集約することを提案する。 これは3段階の計算につながり、攻撃者の世界重みを計算し、支援者の世界重みを計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9722048871879636
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Formal argumentation is being used increasingly in artificial intelligence as an effective and understandable way to model potentially conflicting pieces of information, called arguments, and identify so-called acceptable arguments depending on a chosen semantics. This paper deals with the specific context of Quantitative Bipolar Argumentation Frameworks (QBAF), where arguments have intrinsic weights and can attack or support each other. In this context, we introduce a novel family of gradual semantics, called aggregative semantics. In order to deal with situations in which attackers and supporters do not play a symmetric role, and in contrast to modular semantics, we propose to aggregate attackers and supporters separately. This leads to a three-stage computation, which consists in computing a global weight for attackers and another for supporters, before aggregating these two values with the intrinsic weight of the argument. We discuss the properties that the three aggregation functions should satisfy depending on the context, as well as their relationships with the classical principles for gradual semantics. This discussion is supported by various simple examples, as well as a final example on which five hundred aggregative semantics are tested and compared, illustrating the range of possible behaviours with aggregative semantics. Decomposing the computation into three distinct and interpretable steps leads to a more parametrisable computation: it keeps the bipolarity one step further than what is done in the literature, and it leads to more understandable gradual semantics.
• Abstract（参考訳）: 形式的議論は人工知能において、議論と呼ばれる潜在的に矛盾する情報をモデル化し、選択された意味論に依存するいわゆる許容される議論を識別するための効果的で理解可能な方法として、ますます使われている。 本稿では,議論が固有の重みを持ち,互いに攻撃したり支援したりできる,定量的双極性論証フレームワーク(QBAF)の具体的な文脈について論じる。 この文脈では、凝集的意味論と呼ばれる漸進的意味論の新たなファミリーを導入する。 攻撃者や支援者が対称的な役割を果たさない状況に対処するため,モジュール型セマンティクスとは対照的に,攻撃者や支援者を個別に集約することを提案する。 これは3段階の計算につながり、攻撃者と支持者のグローバルな重みを計算し、これらの2つの値を本質的な重みで集約する。 本稿では,3つのアグリゲーション関数が文脈によって満足すべき性質と,段階的意味論の古典的原理との関係について論じる。 この議論は、様々な単純な例や、500の集約的セマンティクスがテストされ比較される最後の例によって支持され、集約的セマンティクスによって起こりうる行動の範囲が説明される。 計算を3つの別個の解釈可能なステップに分解すると、よりパラメトリブルな計算がもたらされる。

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