Jun, 2023

用于改善分类任务可解释性的新型结构化论证框架

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TL;DR研究提出了一种新的结构化论证框架，名为扩展论证决策图（$xADG$），它是 Dung 抽象论证图的扩展。$xADG$ 框架允许论点在其内部结构中使用布尔逻辑运算符和多个前提，从而产生更简洁的论证图，易于用户理解，并在分类任务中取得了强大的预测能力。除此之外，该研究还表明，所构建的 $xADG$ 可能是可信的，可用于知识发现、获取和细化。
structured argumentationextend argumentative decision graphboolean logic operatorsclassification tasksknowledge discovery
发现论文，激发创造
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    Dec, 2023

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    Mar, 2023

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    Jan, 2020

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    Apr, 2021

  • 用答案集编程解决高级论证问题

    本文介绍了从抽象辩论框架 (ADF) 和 GRAPPA 到解答集编程 (ASP) 的新型有效转化，并提供了 ADF 的五种主要语义 (包括允许的、完整的、首选的、基本的和稳定的解释) 的降低。

    Dec, 2019

  • 获取自动驾驶场景解释的定性可解释图

    汽车自动驾驶中的鲁棒公平可解释人工智能方法的发展是其未来的基础。本文提出了一种名为 Qualitative eXplainable Graph（QXG）的汽车自动驾驶场景的新表达方法，用于对长期场景进行定性时空推理。实验证明，这种定性可解释图的实时计算和轻量级存储为改进和更可信赖的感知与控制过程提供了潜在的有趣工具。

    Aug, 2023

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