Explaining Arguments’ Strength: Unveiling the Role of Attacks and Supports (Technical Report)

要約

段階的意味論に基づく議論の強さを定量的に説明することは、最近ますます注目を集めています。
具体的には、いくつかの文献では、引数の帰属スコアを計算することによって定量的な説明が提供されています。
これらの作品は、議論の強さを説明する際に攻撃とサポートが重要な役割を果たしているにもかかわらず、その重要性を無視しています。
この論文では、議論の強度を獲得するための定量的な双極議論における攻撃とサポートの役割についてのきめ細かい洞察を提供するために、ゲーム理論からのシャプレー値を適応させた、関係帰属説明 (RAE) の新しい理論を提案します。
RAE がいくつかの望ましい特性を満たすことを示します。
また、RAE を効率的に近似するための確率アルゴリズムも提案します。
最後に、不正検出および大規模言語モデルのケーススタディにおける RAE の応用価値を示します。

要約(オリジナル)

Quantitatively explaining the strength of arguments under gradual semantics has recently received increasing attention. Specifically, several works in the literature provide quantitative explanations by computing the attribution scores of arguments. These works disregard the importance of attacks and supports, even though they play an essential role when explaining arguments’ strength. In this paper, we propose a novel theory of Relation Attribution Explanations (RAEs), adapting Shapley values from game theory to offer fine-grained insights into the role of attacks and supports in quantitative bipolar argumentation towards obtaining the arguments’ strength. We show that RAEs satisfy several desirable properties. We also propose a probabilistic algorithm to approximate RAEs efficiently. Finally, we show the application value of RAEs in fraud detection and large language models case studies.

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