AAAINov, 2018

可解释调度的论证（带证明的完整论文）

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TL;DR使用基于抽象争议框架（AFs）的模型定义了三种类型的 AFs 来证明或反驳使用者或求解器提出的面向固定用户决策的可行、高效或满意日程安排，从而提高解决约束、效率和决策问题的互动性和可解释性。
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发现论文，激发创造
  • 数学优化中数据驱动的可解释性框架

    通过引入解方案的可解释性作为另一个评估标准，我们可以在目标值和可解释性之间找到权衡解决方案，从而提高数学规划在实践中的易用性。

    Aug, 2023

  • 解释基于偏好的日程安排：EXPRES 框架

    本文介绍了一种基于混合整数线性规划模型的 “EXPRES 框架”，可解释资源调度方案中未能满足某些参与者首选项的原因，并且该框架通过在 J.P. Morgan 内部的用户研究中表明，当考虑员工排班情景时，EXPRES 产生的解释被员工比人工生成的解释更喜欢。

    Mar, 2022

  • 命题框架中优化的抽象视角

    提出了一种名为权重系统的统一框架，该框架消除了自动推理和知识表示中的语法差异，并解释了不同范例所提供的优化语句之间的异同，从而方便了翻译程序的开发和证明了不同框架的形式属性。

    Jun, 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

  • Lean 和 Argumentative 解释下的可解释决策制定

    论文探讨了如何针对目标导向决策与论证性解释构建透明度的自动决策框架，其中使用基于假设的论证建模确保了 “好” 的决策的合理性，进而为不同用户提供精简与论证两种形式的解释。

    Jan, 2022

  • 当因子化遇到论证：朝着论证性解释的方向

    该研究提出一种将基于因子分解的模型与论证框架相结合的新模型，通过在模型的每个阶段提供明确的含义，使其能够产生易于理解的推荐解释，并能够结合用户上下文等附加信息实现更准确的预测。

    May, 2024

  • 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

  • 非布尔形式主义优化统一框架

    该论文提出了一种名为扩展权重系统的统一框架，可消除不同自动推理语言之间的句法区别，并研究了所提出系统的形式属性，即可在该框架内捕获的范例的形式属性。

    Jun, 2022

  • 基于论证的方法解释智能体中的目标选择

    本文提出了一种基于论证的方法，用于为可解释的人工智能系统生成关于其行动选择过程的解释，并附加有关冲突解决的信息；我们还应用该方法于清洁工作场景。

    Sep, 2020

  • 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