Ett argument diagram är en graf där varje nod betecknar ett argument, och varje båge betecknar ett angrepp av ett argument på ett annat. Det erbjuder en värdefull utgångspunkt för teoretisk analys av argumentation till följd av Dungs förslag. Definitionen av ett argument diagram tar dock inte hänsyn till tron på attackerna. Särskilt när man konstruerar ett argumentdiagram från informella argument, där varje argument beskrivs i fritext, är det ofta uppenbart att det råder osäkerhet om huruvida en del av attackerna håller. Detta kan bero på att det finns vissa som har uttryckt tvivel om att en attack håller i sig eller på att det finns en viss brist i det språk som används i argumenten. I detta papper, använder vi uppsättningen av spännande subgrafer i ett argument diagram som ett urval utrymme. En spännande subgraf innehåller alla argument, och en delmängd av attackerna, av argumentgrafen. Vi tilldelar ett sannolikhetsvärde till varje spännande delgraf så att summan av uppdragen är 1. Detta innebär att vi kan återspegla osäkerheten över vilken är den faktiska subgrafen med hjälp av denna sannolikhetsfördelning. Med hjälp av sannolikhetsfördelningen över subgrafer kan vi sedan bestämma sannolikheten för att en uppsättning argument är tillåtliga eller en förlängning. Vi kan också få sannolikheten för en attack relation i det ursprungliga argumentet graf som en marginell fördelning (dvs. Det är summan av sannolikheten för varje subgraf som innehåller detta anfallsförhållande. Vi undersöker några av inslagen i detta förslag, och vi anser att vår ram är användbar för att fånga upp några praktiska argumenteringsscenarier.
Å ena sidan, genom att använda självständighet antagande, kan det vara mer effektivt att använda sannolikhetstilldelningen till argument och / eller attacker och sedan generera sannolikhetsfördelningen över subgrafer. Men, som diskuteras i REF, medan antagandet om oberoende är användbart i vissa situationer, är det inte alltid lämpligt.
Probabilistic qualification of attack in abstract argumentation
{'venue': 'Int. J. Approx. Reason.', 'journal': 'Int. J. Approx. Reason.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}