Resumen: La argumentación es una subárea central de inteligencia artificial (IA) para modelar y razonar sobre argumentos. La semántica de los marcos de argumentación abstracta (AFS) es dada por conjuntos de argumentos (extensiones) y condiciones sobre la relación entre ellos, como estables o admisibles. Los solucionadores actuales implementan tareas, como encontrar extensiones, decidir la aceptación crédulo o escéptica, contar o enumerar extensiones. Si bien estas tareas están bien trazadas, el área entre la decisión, el conteo/enumeración y el razonamiento de grano fino requieren un razonamiento costoso hasta ahora. Presentamos un concepto novedoso (facetas) para el razonamiento entre decisión y enumeración. Las facetas son argumentos que pertenecen a algunas extensiones (crédulos) pero no a todas las extensiones (escépticas). Son más naturales cuando un usuario tiene como objetivo navegar, filtrar o comprender la importancia de argumentos específicos, de acuerdo con sus necesidades. Estudiamos la complejidad y mostramos que las tareas que involucran facetas son mucho más fáciles que contar extensiones. Finalmente, proporcionamos una implementación y realizamos experimentos para demostrar la viabilidad.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 18 de mayo de 2025.
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