抽象参数化框架的变化:添加一个参数
本文研究了在声称层面下偏好对抽象论证的影响,研究发现了四种处理偏好的减少方法在处理声称扩充论证框架的语义和计算复杂度方面的行为不同,这加强了认为必须谨慎选择处理偏好的观点。
Apr, 2022
本研究探讨了利用模型检查的方式研究抽象概念来简化 argumentation framework,这是解决动态 multi-agent 系统中的问题的一种方法。
Nov, 2022
本文报道了一项经验认知研究,该研究提出了 12 个抽象论证框架,旨在比较不同的论证语义在人类论证评估中的有效性,结果表明基于场景语境和 CF2 语义的抽象论证语义最能符合人类论证评估行为。
Feb, 2019
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
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
本研究探讨了基于 Argumentation Framework 的框架和 Partial Stable Models 之间的关系,证明每个基于 AF 的框架 Delta 都可以被翻译成一个逻辑程序 P_Delta,而不同的 Delta 语义扩展可以对应于 P_Delta 的不同 PSM 子集。该研究为新的基于 AF 的框架的语义定义提供了可能性,例如带有递归攻击和递归演绎支持的 AFs。
Aug, 2020