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基於行動語言的抽象論證框架形式化


核心概念
本文提出了一個新的框架,通過使用行動語言來建模和推理抽象論證對話,並考慮了論證的陳述順序。這種方法可以得到一個唯一的結果,即每個論證的可接受性狀態。
摘要
本文提出了一個新的框架,用於建模和推理基於抽象論證的對話,並考慮了論證的陳述順序。主要貢獻如下: 提出了一個新的框架,使用行動語言來建模和推理抽象論證圖,並納入論證的陳述順序。這種方法可以得到一個唯一的結果,即每個論證的可接受性狀態。 研究了這種方法的正式屬性,特別是其終止性和正確性,並討論了兩種完整性概念。 提出了一種基於"最後陳述最後更新"策略的修改版本,滿足第二種完整性概念。 該框架通過使用行動語言來建模論證的時間性和因果關係,為論證的解釋過程奠定了基礎。
統計資料
論證圖中每個論證的可接受性狀態(可接受、不可接受或不確定)可以用三個布爾變量(ix, ox, undecx)來表示。 論證x被論證y攻擊可以用布爾變量cAy,x表示。
引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Yann Munro, ... arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19625.pdf
An action language-based formalisation of an abstract argumentation framework

深入探究

如何將本文提出的方法擴展到其他論證語義,如優選語義和穩定語義?這些語義帶來的技術挑戰是什麼?

在擴展本文提出的方法到其他論證語義如優選語義(Preferred Semantics)和穩定語義(Stable Semantics)時,首先需要理解這些語義的基本特徵。優選語義是基於最大完整擴展的概念,這意味著在給定的論證框架中,必須識別所有的完整擴展,然後選擇其中的最大者。這一過程需要在初步階段確定所有的完整或可接受擴展,這是一個全局性特徵,與本文的局部性方法相悖。 穩定語義則要求一個標籤是穩定的,當且僅當它是完整的且沒有未決的論證。這意味著在處理穩定語義時,必須確保至少存在一個擴展,這在有些情況下可能無法保證,特別是在新論證被陳述後,可能會導致無法達到穩定擴展的狀態。 技術挑戰主要包括: 全局性與局部性:優選語義的全局性要求在每次更新時考慮所有可能的擴展,而本文的方法則是基於當前狀態的局部更新,這可能導致無法正確識別優選擴展。 穩定性保證:在穩定語義中,必須確保在每次陳述後,系統能夠達到穩定狀態,這需要對更新過程進行更嚴格的控制,以避免無窮迴圈的情況。

除了"最後陳述最後更新"策略,是否還有其他更合適的策略來處理論證圖中的循環?

除了"最後陳述最後更新"策略,還可以考慮其他策略來處理論證圖中的循環。例如,可以採用優先級策略,這種策略根據論證的陳述順序和其攻擊關係來確定更新的優先級。具體來說,可以設置一個優先級隊列,根據論證的陳述時間戳來決定哪些論證應該優先被更新,這樣可以有效地避免因循環而導致的無窮迴圈。 另一種可能的策略是分層更新策略,這種策略將論證分為不同的層級,根據其相互攻擊的關係進行分層更新。這樣可以在每一層中獨立處理攻擊關係,並在所有層級更新完成後,再進行全局的狀態檢查,確保沒有論證處於不確定狀態。

本文的形式化如何與社會科學文獻中關於因果推理的概念相結合,以產生更豐富的解釋?

本文的形式化方法與社會科學文獻中關於因果推理的概念相結合,主要體現在對論證的因果關係進行建模和解釋的能力。通過使用行動描述語言(ADL),本文不僅能夠描述論證的狀態和變化,還能夠捕捉到論證之間的因果關係,這對於生成解釋至關重要。 具體而言,ADL提供了一種形式化的方式來定義事件的前提條件和效果,這使得在論證過程中可以清晰地識別出哪些論證的接受性是由其他論證的攻擊或支持所引起的。這種因果推理的能力使得生成的解釋不僅僅是對論證狀態的描述,而是能夠提供關於為何某一論證被接受或拒絕的深入見解。 此外,通過將因果推理與論證的歷史記錄結合,本文的方法能夠生成更具上下文的解釋,這不僅有助於理解論證的動態過程,還能夠為決策提供支持,從而在社會科學的背景下,增強對人類行為和決策過程的理解。
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