A Methodology for Gradual Semantics for Structured Argumentation under Incomplete Information

要約

段階的セマンティクスは、議論、特に判断予測から説明可能な AI に至るまで、多くの実世界の環境で定量的双極議論フレームワーク (QBAF) を展開する場合に、大きな可能性を示しています。
この論文では、引数が抽象的なエンティティである QBAF とは異なり、引数の構成要素とそれらの間の関係が既知である構造化引数フレームワークの段階的セマンティクスを取得するための新しい方法論を提供します。
既存のアプローチとは異なり、私たちの方法論は議論の前提に関する不完全な情報に対応します。
これらのより複雑なフレームワークにおける QBAF の既存の段階的セマンティクスを活用して、方法論の 2 つの異なるインスタンス化を導入することによって、私たちのアプローチの可能性を実証します。
また、構造化された議論における漸進的セマンティクスのための一連の新しいプロパティを定義し、既存のプロパティのセットに対するそれらの適合性について議論します。
最後に、インスタンス化を評価する包括的な理論分析を提供し、QBAF の既存の段階的セマンティクスおよび構造化された議論に対するインスタンス化の利点を示します。

要約(オリジナル)

Gradual semantics have demonstrated great potential in argumentation, in particular for deploying quantitative bipolar argumentation frameworks (QBAFs) in a number of real-world settings, from judgmental forecasting to explainable AI. In this paper, we provide a novel methodology for obtaining gradual semantics for structured argumentation frameworks, where the building blocks of arguments and relations between them are known, unlike in QBAFs, where arguments are abstract entities. Differently from existing approaches, our methodology accommodates incomplete information about arguments’ premises. We demonstrate the potential of our approach by introducing two different instantiations of the methodology, leveraging existing gradual semantics for QBAFs in these more complex frameworks. We also define a set of novel properties for gradual semantics in structured argumentation, discuss their suitability over a set of existing properties. Finally, we provide a comprehensive theoretical analysis assessing the instantiations, demonstrating the their advantages over existing gradual semantics for QBAFs and structured argumentation.

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