Dung's abstract argumentation frameworks model acceptability solely in terms of an attack relation, thereby conflating two conceptually distinct aspects of argumentative reasoning: direct conflict between arguments and the structural dependencies that arise from their internal composition. While this abstraction preserves extension-based semantics, it obscures how justification is grounded in subarguments and how defeats propagate through argument structure. We introduce Subargument Argumentation Frameworks (SAFs), an abstract framework in which direct attack and subargumenthood are represented as independent primitive relations. This separation makes structural dependency explicit at the representational level while leaving its semantic impact to be determined by structure-sensitive notions of defence, admissibility, and complete semantics defined within the framework. We show that projecting SAFs onto attack-only frameworks yields extension-equivalent Dung frameworks under all standard semantics, yet the projection irreversibly loses information about justificatory grounding and structural propagation. SAFs therefore provide strictly greater representational expressiveness while remaining semantically compatible with Dung's theory, thereby offering a principled basis for structure-sensitive accounts of defence, justification, and explanation in abstract argumentation.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

AAAI2025|TrustUQA:统一结构化数据问答的可信框架
专知会员服务
20+阅读 · 2024年12月20日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 知识图谱问答中的层次类型约束主题实体识别
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 4月13日
Inductive Relation Prediction by Subgraph Reasoning
Arxiv
11+阅读 · 2020年2月12日
VIP会员
最新内容
DeepSeek 版Claude Code,免费小白安装教程来了!
专知会员服务
6+阅读 · 5月5日
《美空军条令出版物 2-0:情报(2026版)》
专知会员服务
11+阅读 · 5月5日
帕兰提尔 Gotham:一个游戏规则改变器
专知会员服务
5+阅读 · 5月5日
【综述】 机器人学习中的世界模型:全面综述
专知会员服务
11+阅读 · 5月4日
伊朗的导弹-无人机行动及其对美国威慑的影响
相关VIP内容
AAAI2025|TrustUQA:统一结构化数据问答的可信框架
专知会员服务
20+阅读 · 2024年12月20日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 知识图谱问答中的层次类型约束主题实体识别
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员