DBI-DeLP: a framework for defeasible argumentation over databases

Nowadays Argumentation Systems in general, and DeLP in particular, build arguments based on the context of a single and xed logical program. This leads to a practical limitation regarding the volume of data in which the argumentation is supported, because integration of constantly updated external data only can be made by the "hard-coding" of facts (i.e., the explicit codi cation of facts in the program), which is inne cient for massive data. This paper introduces Database Integration for Defeasible Logic Programming (DBI-DeLP), a framework that integrates Defeasible Argumentation with Databases that may be updated by other external applications, allowing the execution of argumentation processes based on masive external sources of data.Presentado en el XII Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

DBI-DeLP: a framework for defeasible argumentation over databases

Nowadays Argumentation Systems in general, and DeLP in particular, build arguments based on the context of a single and xed logical program. This leads to a practical limitation regarding the volume of data in which the argumentation is supported, because integration of constantly updated external data only can be made by the "hard-coding" of facts (i.e., the explicit codi cation of facts in the program), which is inne cient for massive data. This paper introduces Database Integration for Defeasible Logic Programming (DBI-DeLP), a framework that integrates Defeasible Argumentation with Databases that may be updated by other external applications, allowing the execution of argumentation processes based on masive external sources of data.Presentado en el XII Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas de argumentación masiva sobre base de datos federadas

En la presente investigaci on se propone la integraci on de las tecnolog as de Bases de Datos, y en particular de las Bases de Datos Federadas, como medio de almacenamiento de informaci on masiva probablemente inconsistente e incompleta, con los Sistemas de Argumentaci on Rebatible Basados en Reglas. Para esto primeramente se estudiar a el problema de la creaci on de una vista uni cada de datos a partir del conocimiento almacenado por varias Bases de Datos, resolviendo de manera esc eptica los con ictos potenciales debido a inconsistencias e incompletitudes, y luego se pasar a a la investigaci on acerca de la producci on masiva de reglas de conocimiento a partir del conocimiento almacenado en esta vista. Una ventaja de un sistema de estas caracter sticas es que el mismo podr e acceder a un gran n omero de fuentes de conocimiento sin tener que conocer c omo acceder a cada una de ellas y obtener conclusiones (nuevas reglas de conocimiento) a partir de grandes cantidades de datos, de manera que estas sean m as objetivas e imparciales al estar basadas en un conocimiento mucho m as rico, amplio y diversi cado, permitiendo producir sistemas capaces de entregar respuestas m as precisas y justas a las consultas realizadas a un agente aut onomo con estas capacidades.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Improving Reasoning Efficiency in ASPIC+ with Backwards Chaining and Partial Arguments

Publisher Copyright: © 2022 Copyright for this paper by its authors. Use permitted under Creative Commons License Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)Peer reviewe

Extensión de los sistemas argumentativos basados en reglas con elementos de argumentación clásica

El objetivo general de esta investigación es mejorar los Sistemas Argumentativos Basados en Reglas (SABR) con elementos presentes en formalismos de argumentación clásica, los cuales aún no han sido considerados en los SABR desarrollados hasta el momento. Una crítica usualmente realizada sobre los SABR es que determinados patrones de razonamiento argumentativo estudiados en otras áreas, y que constituyen importantes aportes a la argumentación, no son considerados por los SABR. Esta investigación tiene como objetivo incorporar dichos aportes a los SABR, lo cual permitirá mejorar tanto los SABR como sus correspondientes implementaciones, representando un avance significativo para los sistemas argumentativos dentro del área de Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Extensión de los sistemas argumentativos basados en reglas con elementos de argumentación clásica

El objetivo general de esta investigación es mejorar los Sistemas Argumentativos Basados en Reglas (SABR) con elementos presentes en formalismos de argumentación clásica, los cuales aún no han sido considerados en los SABR desarrollados hasta el momento. Una crítica usualmente realizada sobre los SABR es que determinados patrones de razonamiento argumentativo estudiados en otras áreas, y que constituyen importantes aportes a la argumentación, no son considerados por los SABR. Esta investigación tiene como objetivo incorporar dichos aportes a los SABR, lo cual permitirá mejorar tanto los SABR como sus correspondientes implementaciones, representando un avance significativo para los sistemas argumentativos dentro del área de Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

On monotonicity of dispute trees as explanations for case-based reasoning with abstract argumentation

Recent work on explainability raises the question of what different types of explanations actually mean. One idea is that explanations can reveal information about the behaviour of the model on a subset of the input space. When this way of interpreting explanations is thought as an interactive process, inferences from explanations can be seen as a form of reasoning. In the case of case-based reasoning with abstract argumentation (AA-CBR), previous work has used arbitrated dispute trees as a methodology for explanation. Those are dispute trees where nodes are seen as losing or winning depending on the outcome for the new case under consideration. In this work we show how arbitrated dispute trees can be readapted for different inputs, which allows a broader interpretation of them, capturing more of the input-output behaviour of the model. We show this readaptation is correct by construction, and thus the resulting reasoning based on this reuse is monotonic and thus necessarily a faithful explanation

A game-theoretic perspective on the notion of argument strength in abstract argumentation

This paper is concerned with the problem of quantifying the strength of arguments in controversial debates, which we model as abstract argumentation frameworks [Dung, 1995]. Standard approaches to abstract argumentation provide only a qualitative account of the status of arguments, whereas numerical measures of argument strength might provide a more precise evaluation of their individual status. Intuitively, the strength of an argument in a debate essentially depends on how a proponent of that argument would defend himself against the criticisms of someone opposed to the argument. Since there can be many ways of defending and attacking an opinion, we essentially conceive argument strength as an equilibrium resulting from the interactions taking place between the opinions that a proponent and an opponent of the argument could a priori embrace. More formally, we define argument strength in terms of the value of a repeated two-person zero-sum strategic game with imperfect information. Then, using the game-theoretic properties of such games and notably the von Neumann minimax theorem [Neumann, 1928], we establish and illustrate the main properties of this new argument strength measure