[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
Show more

Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

AKReF: Một khuôn khổ biểu diễn kiến thức lập luận cho lập luận có cấu trúc

Created by
  • Haebom

Tác giả

Debarati Bhattacharjee, Ashish Anand

Phác thảo

Bài báo này trình bày Khung Biểu diễn Tri thức Tranh luận (AKReF), một khung để chuyển đổi văn bản tranh luận thành đồ thị tri thức tranh luận (AKG). AKReF bắt đầu với các chú thích cơ bản về các thành phần tranh luận (AC) và quan hệ tranh luận (AR) và làm phong phú thông tin bằng cách xây dựng một đồ thị cơ sở tri thức (KB) chứa các nút với các thuộc tính siêu dữ liệu. Nó áp dụng Modus Ponens vào các tiền đề và quy tắc suy luận của KB để hình thành các tranh luận, và tạo ra một AKG dựa trên chúng. Các nút và cạnh của AKG có các thuộc tính nắm bắt các đặc điểm tranh luận chính, chẳng hạn như loại tiền đề (ví dụ: tiên đề, tiền đề chung, giả định), loại quy tắc suy luận (ví dụ: nghiêm ngặt, có thể bác bỏ), thứ tự ưu tiên cho các quy tắc có thể bác bỏ, các dấu hiệu (ví dụ: "do đó", "nhưng"), và loại tấn công (ví dụ: làm suy yếu, bác bỏ, làm suy yếu). Nó xác định các quy tắc suy luận bằng cách tìm một tập hợp các dấu hiệu cụ thể, được gọi là dấu hiệu suy luận (IM), cho phép xác định các cuộc tấn công làm suy yếu không thể phát hiện được trong các tập dữ liệu hiện có. AKG cung cấp nền tảng cho các nhiệm vụ suy luận, bao gồm kiểm tra tính nhất quán của các đối số và xác định các cơ hội để sửa đổi. Đặc biệt, việc tìm kiếm các gián tiếp ngầm định là rất quan trọng, và hình thức AKG được đề xuất giúp tìm hiểu các gián tiếp ngầm định đòi hỏi phải suy luận về các đối số và mối liên hệ giữa chúng thông qua các quy tắc suy luận được chú thích và Modus Ponens. Chúng tôi minh họa khuôn khổ này bằng các bài luận từ tập dữ liệu AAEC và trình bày ứng dụng của nó trong các phân tích phức tạp như trích xuất các tập hợp nhất quán và các tập hợp đối số tối đa có thể chấp nhận được.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi trình bày một khuôn khổ mới để chuyển đổi văn bản lập luận thành AKG dễ hiểu về mặt hình ảnh.
Nó có thể xác định các cuộc tấn công làm suy yếu mà các phương pháp hiện tại không thể phát hiện được.
Nó cung cấp nền tảng cho các nhiệm vụ lý luận như kiểm tra tính nhất quán của các lập luận và xác định cơ hội để sửa đổi.
Giúp tìm hiểu các mối quan hệ gián tiếp ngầm định.
Nó cho thấy khả năng áp dụng vào các phân tích phức tạp như trích xuất các tập hợp nhất quán và các đối số tối đa có thể chấp nhận được.
Limitations:
Cần có thêm các thử nghiệm và đánh giá để đánh giá hiệu suất tổng quát của khuôn khổ đề xuất và khả năng áp dụng của nó đối với các loại văn bản lập luận khác nhau.
Các phương pháp xác định quy tắc suy luận dựa vào một tập hợp các dấu hiệu cụ thể có thể không nắm bắt được đầy đủ sự đa dạng và phức tạp của ngôn ngữ.
Ví dụ chỉ sử dụng tập dữ liệu AAEC đặt ra câu hỏi về khả năng khái quát hóa. Cần thực hiện thêm các thử nghiệm trên các tập dữ liệu khác.
👍