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dc.contributor.author
Budan, Paola D.  
dc.contributor.author
Budan, Maximiliano Celmo David  
dc.contributor.author
Simari, Guillermo Ricardo  
dc.date.available
2017-02-03T18:35:20Z  
dc.date.issued
2013-12  
dc.identifier.citation
Budan, Paola D. ; Budan, Maximiliano Celmo David; Simari, Guillermo Ricardo; An Approach to Argumentation Schemes that Appeal to Expert Opinion; Asociación Española para la Inteligencia Artificial; Inteligencia Artificial. Ibero-american Journal Of Artificial Intelligence; 16; 52; 12-2013; 52-64  
dc.identifier.issn
1137-3601  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/12454  
dc.description.abstract
Argumentation is a form of reasoning that deeply resembles the human mechanism for commonsense reasoning. An argumentation scheme is a representational tool for modeling common patterns of reasoning; in particular, it displays the form of an argument by showing how the argument is built using the inferential structures commonly used in everyday discourse. Argument schemes are very useful in contexts such as legal argumentation, scientific argumentation, and especially in Artificial Intelligence applications. One type of argumentation scheme corresponds to appeal to Expert Opinion or Position-to-Know argumentation. Position-to-know reasoning is typically used in an information seeking type of dialogue where one has to depend on a source. Most of such argumentation frameworks are based on Dung’s seminal work characterizing Abstract Argumentation Frameworks. In this work, we introduce a novel framework, called Expert Argumentation Framework (EAF), extending AF with the capability of modeling the quality of expert associated with the arguments that were proposed.  
dc.description.abstract
La argumentación es una forma de razonamiento que se relaciona profundamente con el mecanismo humano de razonamiento basado en el sentido común. Un esquema de argumentación es una herramienta de representación para modelar patrones comunes de razonamiento. En particular, estos esquemas muestran la forma de un argumento, es decir, cómo se construye el argumento utilizando estructuras inferenciales comúnmente utilizadas en el discurso cotidiano. Los esquemas de argumentación son muy utilizados en contextos como la argumentación legal, argumentación científica y, especialmente, en aplicaciones de Inteligencia Artificial. Un tipo de esquema de argumentación es aquel que apela a la Opinión Experta o Posición de Conocer. El razonamiento basado en la Posición de Conocer es típicamente utilizado en aquellos diálogos de búsqueda de información donde se depende de una fuente calificada. La mayoría de los marcos de argumentación se basan en el trabajo seminal de Dung que caracteriza un Marco de Argumentación Abstracto (MA). En este trabajo, introduciremos un nuevo marco, llamado Marco de Argumentación Experta (MAE), extendiendo el MA con la capacidad de modelar la calidad del experto asociada con los argumentos que este propone.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Asociación Española para la Inteligencia Artificial  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
Argumentation Schemes  
dc.subject
Expert Opinion  
dc.subject
Position to Know  
dc.subject
Argumentation Framework  
dc.subject
Expert Argumentation Framework  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
An Approach to Argumentation Schemes that Appeal to Expert Opinion  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2017-02-02T14:06:40Z  
dc.identifier.eissn
1988-3064  
dc.journal.volume
16  
dc.journal.number
52  
dc.journal.pagination
52-64  
dc.journal.pais
España  
dc.journal.ciudad
Valencia  
dc.description.fil
Fil: Budan, Paola D. . Universidad Nacional del Sur; Argentina. Universidad Nacional de Santiago del Estero; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Budan, Maximiliano Celmo David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina. Universidad Nacional de Santiago del Estero; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Simari, Guillermo Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina  
dc.journal.title
Inteligencia Artificial. Ibero-american Journal Of Artificial Intelligence  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://journal.iberamia.org/public/16-52.html  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://journaldocs.iberamia.org/articles/1034/article%20(1).pdf  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5239598  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92529258006