arXiv cs.AI· Carlo Proietti, Antonio Yuste-Ginel·· 11 小时前AI 评分18
结构化论证框架在规则与前提不确定时的表达力研究
Expressivity Results for Structured Argumentation Frameworks with Uncertain Rules and Premises
AI 导读
研究将论证的不确定性根植于结构化模型中的规则与前提，提出一种适用于抽象与结构化形式化的比较表达力概念：若一种形式化能生成与另一种相同的抽象论证框架集合，则其表达力至少不弱于后者。作者针对不完整抽象论证框架及其依赖扩展，与 ASPIC+、基于假设的论证（ABA）和演绎论证等结构化模型，给出了表达力比较的正面与负面结果。
正文 · AI 翻译
摘要：在形式论辩中建模定性不确定性，对实际应用和理论理解都至关重要。然而，现有工作大多集中于不确定性下论辩的抽象模型。遵循文献中的近期趋势，我们研究这些抽象模型的可信实例化这一开放问题。为此，我们将论据的不确定性根植于结构化模型中的组成部分：规则和前提。我们的主要概念贡献是提供一个直观的比较表达力概念，适用于抽象和结构化形式化体系。粗略地说，如果一种用于定性不确定性论辩的形式化体系能够生成与另一种相同的抽象论辩框架（补全）集合，那么前者至少与后者一样具有表达力。在技术层面，我们证明了比较抽象与结构化不确定性论辩模型表达力的否定和肯定结果。这些结果涉及抽象侧的不完整抽象论辩框架及其带依赖关系的扩展，以及结构化侧的 ASPIC$^+$、基于假设的论辩（ABA）和演绎论辩。
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；计算机科学逻辑（cs.LO） |
| MSC 分类： | 03B60 |
| 引用为： | arXiv:2510.18631 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2510.18631v3 [cs.AI] 查看此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.18631 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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| 期刊 参考： | Journal of Artificial Intelligence Research 87, Article 15 (October 2026) |
| 相关 DOI： | https://doi.org/10.1613/jair.1.21969
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来自：Antonio Yuste-Ginel [查看电子邮件]
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2025年10月21日星期二 13:36:38 UTC（73 KB）
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2026年2月17日星期二 15:58:03 UTC（72 KB）
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2026年10月23日星期五 12:43:43 UTC（123 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org