May, 2022

预测论证框架

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TL;DR本文介绍了一种名为 Forecasting Argumentation Frameworks 的基于论证的新型预测方法，它包括五种不同类型的论据，其中包括了提案论证和增减修正论证，以提高预测精度，并对其进行了实证研究。
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发现论文，激发创造
  • 利用集体攻击重新发现论证原则

    本研究提出了一种基于原则的方法来探究 Argumentation Frameworks with Collective Attacks (SETAFs) 的语义，并提供了常见原则的综合概述，利用所得结果为增量计算提供了新的可行性结果。

    May, 2022

  • 定量双极论证框架中的论证归因解释

    解释性 AI 的一个关键问题是如何解释 Argumentation Frameworks (AFs) 的推理结果，而定量推理结果在 gradual semantics 下的解释尚未得到广泛关注。本文提出了一个新的 Argument Attribution Explanations (AAEs) 理论，通过在 Quantitative Bipolar Argumentation Frameworks (QBAFs) 中引入机器学习中的特征归因理念，研究 AAEs 的理论性质，并通过两个案例研究验证了 AAEs 在假新闻检测和电影推荐系统中的应用性。

    Jul, 2023

  • 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

  • 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

  • 人类评估复杂论证框架的实证研究” 技术报告

    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

  • 加权抽象辩证框架：扩展和修订报告

    本文研究抽象辩证框架并将其推广以适应不完整指定的初始参数和关系的情况，以及计算其重要度的各种方法。

    Jun, 2018

  • 抽象论证框架语义：逻辑编程方法

    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

  • 学习基于假设的论证框架

    本文提出了一种基于逻辑的学习方法，通过利用给定的背景知识从正负样例中生成基于假设的辩证框架，并将这些框架映射到可能是非分层的失败否定的逻辑程序。该方法通过采用转换规则来处理常规规则的例外，其中包括一些从逻辑程序转换规则改编的规则，例如折叠，以及类似于背诵学习和假设引入的其他规则。我们提出了一个应用这些转换规则学习分层框架的通用策略，并还提出了一种处理非分层情况的变体。通过多个示例，我们展示了此方法的优点。

    May, 2023

  • 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