IJCAIApr, 2011

增强抽象论证的可处理片段

PDF
TL;DR我们提出了一种新的高效解决抽象论证中出现的重要计算问题的方法，该方法利用目前已知的针对受限碎片的算法，计算成本随着碎片之间的距离而扩展，从而逐渐增加可处理的碎片，我们发现某些可处理的碎片可进行扩展，而其他碎片则不支持扩展，对于一些拓扑结构良好的抽象论证碎片，它们的问题在某些参数中是可以高效处理的。我们采用广泛的设置并考虑了几种不同的语义，为算法结果利用最新的固定参数可跟踪性方面的发展。
abstract argumentationtractable fragmentsacceptance problemsfixed-parameter tractabilitysemantics
发现论文，激发创造
  • Schaefer 框架下基于逻辑的论证的参数化复杂度

    本文研究了关于逻辑基础论证的命题变体，分别探讨了 ARG、ARG-Check、ARG-Rel 等三种计算任务的参数化难度，并在 Schaefer 的框架下对问题进行结构参数分类，给出了各问题在参数化难度上的界限，其中一些情况具有极高的难度。

    Feb, 2021

  • 基于强度论证的可容许性：复杂性与算法（带证明的扩展版本）

    本文致力于研究基于强度的论证框架中附加性的新义和双扩展的计算方法，提出了基于伪布尔约束的新的求解方法，并进行模拟实验，证明了该方法可行且可扩展。

    Jul, 2022

  • 利用并行性解决抽象论证中的困难问题：技术报告

    本文介绍了一种并行计算的算法，用于枚举抽象论证框架的优先扩展，并采用 SCC - 递归语义定义模式，该算法在大型框架中表现出显着的性能改进，发现的解决方案数量和速度提高了。

    Nov, 2014

  • 基于扩展的抽象论证中首选项计算与验证方法

    我们提出了一种基于扩展的方法来计算和验证抽象论证系统中的偏好。我们的研究考虑了标准推理问题的逆，即在给定一个抽象论证框架和一组被证明的论证时，计算关于论证的所有可能偏好的方法和算法。我们证明了算法的正当性、完备性和终止性。该研究表明，偏好是在评估阶段（论证的可接受性）之后使用基于扩展的方法确定的，而不是事先声明的。我们的研究集中在基于地面、首选和稳定的语义上，我们发现计算偏好集的复杂度与论证数量呈指数关系，因此描述了一种近似方法和算法来计算偏好，并提供了验证所计算偏好的新算法。我们提供了算法的实施细节（源代码已提供）、用于评估算法的各种实验以及结果的分析。

    Mar, 2024

  • 一种基于逻辑的可计算概率近似方法

    我们提供了一种逻辑框架，其中资源受限的智能体可以执行概率推理的近似，并且我们的结果表明，在有限制的情况下，我们对概率的近似可以导致不确定的推理，其在该领域的通常假设下，可以被认为是易处理的。

    May, 2022

  • 推进基于星座方法的概率论辩算法

    在计算论证中，推理具有不可靠和冲突的知识是一个重要的研究领域。本文提出了一种算法方法来克服概率论证在推理任务中所面临的高计算复杂性难题，并通过动态规划算法在树分解上操作，实现了对一组给定的论证是否是完整扩展的概率进行计算。实验结果显示了该方法的潜力。

    Jul, 2024

  • 学习论证语义的统一框架

    本文介绍了一个新颖的框架，使用归纳逻辑编程方法来以可解释的方式学习几个抽象和结构化的论证框架的可接受语义。通过实证评估，我们证明了我们的框架胜过现有的论证求解器，从而在形式论证和人机对话领域开启了新的未来研究方向。

    Oct, 2023

  • 抽象论证推理的计数复杂度

    本文探讨抽象论证中关于扩展项的计数和投影模型计数，提出了一种基于动态规划的新算法，并建立了经典和参数化的复杂度结果，考虑到评估参数化问题的树宽度，最后针对有界树宽算法建立下界，得出复杂度分析结论。

    Nov, 2018

  • 抽象论证中的对立假设和半事实解释：形式基础、复杂性与计算

    该论文探讨了可解释人工智能和形式论证在抽象论证框架中的反事实和半事实推理，研究了其计算复杂性，并提供了通过 ASP 求解器的计算策略。

    May, 2024

  • 非扁平假设为基础的论证的实例化和计算方面

    该研究通过使用 ABA 和 BAF 之间的翻译，提出了一种基于实例的方法来推理非平坦的 ABA，并通过识别冗余参数的三种方式来降低计算成本。实证评估表明，这种方法在许多情况下胜过不构建参数的方法，反映了 BAF 推理的复杂度较低。

    Apr, 2024