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dc.contributor.author
Escañuela Gonzalez, Melisa Gisselle
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dc.contributor.author
Budan, Maximiliano Celmo David
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dc.contributor.author
Simari, Gerardo
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dc.contributor.author
Simari, Guillermo Ricardo
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dc.date.available
2022-09-06T12:33:00Z
dc.date.issued
2021-04
dc.identifier.citation
Escañuela Gonzalez, Melisa Gisselle; Budan, Maximiliano Celmo David; Simari, Gerardo; Simari, Guillermo Ricardo; Labeled bipolar argumentation frameworks; AI Access Foundation; Journal of Artificial Intelligence Research; 70; 4-2021; 1557-1636
dc.identifier.issn
1076-9757
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/167508
dc.description.abstract
An essential part of argumentation-based reasoning is to identify arguments in favor and against a statement or query, select the acceptable ones, and then determine whether or not the original statement should be accepted. We present here an abstract framework that considers two independent forms of argument interaction-support and conflict-and is able to represent distinctive information associated with these arguments. This information can enable additional actions such as: (i) a more in-depth analysis of the relations between the arguments; (ii) a representation of the user's posture to help in focusing the argumentative process, optimizing the values of attributes associated with certain arguments; and (iii) an enhancement of the semantics taking advantage of the availability of richer information about argument acceptability. Thus, the classical semantic definitions are enhanced by analyzing a set of postulates they satisfy. Finally, a polynomial-time algorithm to perform the labeling process is introduced, in which the argument interactions are considered.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
AI Access Foundation
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
ABSTRACT ARGUMENTATION
dc.subject
BIPOLAR ARGUMENTATION FRAMEWORK
dc.subject
ARGUMENT FEATURES
dc.subject
RANKING AND CLASSIC SEMANTICS
dc.subject
QUANTITATIVE ANALYSIS
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Labeled bipolar argumentation frameworks
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2022-08-29T17:30:07Z
dc.journal.volume
70
dc.journal.pagination
1557-1636
dc.journal.pais
Países Bajos
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dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Escañuela Gonzalez, Melisa Gisselle. Universidad Nacional de Santiago del Estero; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán; Argentina
dc.description.fil
Fil: Budan, Maximiliano Celmo David. Universidad Nacional de Santiago del Estero; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán; Argentina
dc.description.fil
Fil: Simari, Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Simari, Guillermo Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.journal.title
Journal of Artificial Intelligence Research
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://jair.org/index.php/jair/article/view/12394/26681
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1613/JAIR.1.12394
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