Oct, 2023

学习论证语义的统一框架

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 抽象论证语义的深度学习

    本文介绍了一种基于学习的方法来确定在几个抽象论证语义下论点的接受度。 基于 argumentation graph neural network (AGNN) 学习消息传递算法以预测论点被接受的可能性，并且可以被训练来预测不同语义下的扩展，同时在多扩展语义上使用 AGNN 来指导基本搜索。

    Jul, 2020

  • 通过抽象解释保留论证性多智能体中的语义结构

    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

  • 关于基于优先度的论证的可接受性

    本文研究了基于认可度模型的不确定知识推理，通过评估命题的最可接受论点来评估命题的确定性，并探讨了基于直接反论和存在捍卫者两种认可度计算方法，并采用优先级比较方法，构建了支持这两种认可度计算方法的理论框架， 并在分层知识库推理方面进行了实证研究。

    Jan, 2013

  • 抽象论证的基于排名的语义比较研究

    本文提出了一个综合性研究，通过对排名语义进行比较和评估，在现有的语义之间揭示了行为差异，以期为论证的过程提供更清晰的指导。

    Feb, 2016

  • 模糊标记语义的定量论证

    本文提出了一种新的模糊标记量化法来评估实际场景中的争论强度，并探讨了其在渐进语义建立中的合理性和重要性。

    Jul, 2022

  • 利用 ASP 生成和可视化论证框架

    本文提出了一个利用 ASP 构造图形化参数框架的方法。第一步通过一个程序生成基于逻辑的参数集合，第二个程序利用第一个程序的结果来指定参数之间的关系。该方法不仅对于基于实例化的论证提供了一种灵活可扩展的工具，而且还提供了一种新的通用的答案集可视化方法。

    Jan, 2013

  • 面向 DL-Ontology 的基于论证的法律推理方法

    本研究探讨了如何在法律智能领域中，使用结构化论证框架和 DL 本体论实现推理，并提供了对推理结果解释的正式定义。同时，以自动驾驶汽车设计为例，证明了该理论可以处理基于不一致本体的推理问题。

    Sep, 2022

  • 通过论证学习实现可解释性人工智能

    本文研究了从 ' 案例模型 ' 中学习参数，探究 Verheij 提出的案件模型是否可以用于从其他类型数据集中学习参数，并将其与 HeRO 算法和决策树进行比较。

    Feb, 2022

  • 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