[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.

Về Ngữ nghĩa dần dần cho Lập luận dựa trên Giả định

Created by
  • Haebom

Tác giả

Anna Rapberger, Fabrizio Russo, Antonio Rago, Francesca Toni

Phác thảo

Bài báo này đề xuất một ngữ nghĩa gia tăng mới cho lập luận dựa trên giả định (ABA). ABA là một dạng lập luận có cấu trúc đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, nhưng chưa được áp dụng với ngữ nghĩa gia tăng. Để lấp đầy khoảng trống này, chúng tôi tóm tắt khuôn khổ ABA (có khả năng không phẳng) bằng cách sử dụng khuôn khổ lập luận dựa trên tập hợp kép, và khái quát hóa ngữ nghĩa gia tăng mô-đun cho khuôn khổ lập luận kép định lượng (QBAF) hiện đại để trình bày một ngữ nghĩa gia tăng truyền sức mạnh lập luận cho các giả định, các thành phần cốt lõi của ABA. Chúng tôi chứng minh rằng ngữ nghĩa được đề xuất thỏa mãn các tính chất mong muốn như cân bằng và đơn điệu, và tiến hành các thí nghiệm so sánh bằng cách sử dụng các phương pháp dựa trên lập luận hiện có, sử dụng ngữ nghĩa mô-đun của QBAF làm cơ sở.

Takeaways, Limitations

Takeaways: Chúng tôi trình bày một phương pháp mới để đánh giá mức độ chấp nhận của các lập luận một cách chi tiết hơn bằng cách áp dụng ngữ nghĩa gia tăng vào ABA. Phương pháp này cho phép mô hình hóa lập luận thực tế hơn bằng cách thể hiện sức mạnh của lập luận theo cách đa lớp, vượt ra ngoài cách đánh giá chấp nhận/bác bỏ nhị phân truyền thống. Chúng tôi trình bày một trường hợp thành công trong việc mở rộng ngữ nghĩa gia tăng mô-đun của Khung Lập luận Kép Định lượng (QBAF) sang ABA.
Limitations: Các thí nghiệm được tiến hành bằng cách sử dụng một khung ABA tổng hợp, do đó hiệu suất và hiệu quả của nó trong các ứng dụng thực tế cần được nghiên cứu thêm. Việc phân tích độ phức tạp tính toán của ngữ nghĩa đề xuất còn thiếu sót. Cần xác minh thêm về khả năng áp dụng và khả năng khái quát hóa của nó cho các dạng khung ABA khác nhau.
👍