El área de la representación del conocimiento y el razonamiento rebatible en Inteligencia
Artificial se especializa en modelar el proceso de razonamiento humano de manera tal
de establecer qué conclusiones son aceptables en un contexto de desacuerdo. En términos
generales, las teorías de la argumentación se ocupan de analizar las interacciones entre los
argumentos que están a favor o en contra de una determinada conclusión, para finalmente
establecer su aceptabilidad.
El objetivo principal del presente trabajo es expandir la capacidad de representación
de los marcos argumentativos permitiendo representar las características especiales de lo
argumentos, y analizar cómo éstas se ven afectadas por las relaciones de soporte, agregación y ataque que se establecen entre los argumentos de un modelo que representa una
determinada discusión argumentativa. Para ello, añadiremos un meta-nivel de información
a los argumentos en la forma de etiquetas extendiendo así sus capacidades de representación, y brindaremos las herramientas necesarias para propagar y combinar las etiquetas en
el dominio de la argumentación. Finalmente, utilizaremos la información proporcionada
por las etiquetas para optimizar el proceso de aceptabilidad de los argumentos y brindar
así resultados más refinados. / The area of Artificial Intelligence known as knowledge representation and defeasible
reasoning specializes in modeling the human reasoning process so as to establish what
conclusions are acceptable in a disagreement context. Generally speaking, argumentation
theories deal with the interactions between arguments in favor and against a particular
conclusion to establish their acceptability.
The main objective of this work is to expand the representation capabilities of argumentative
frameworks allowing to represent special characteristics of the arguments,
and analyze how they are affected by the relations of support, aggregation and attack
established between arguments. To do this, we will add meta-level of information to the
arguments in the form of labels extending their representation capabilities, and we provide
the necessary tools to propagate and combine the labels in the argumentation domain.
Finally, we will use the information provided by the labels to optimize the acceptability
determination process, and to provide more refined results.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uns.edu.ar/oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/2544 |
| Date | 16 December 2015 |
| Creators | Budán, Maximiliano Celmo David |
| Contributors | Simari, Guillermo R., Costaguta, Rossana |
| Publisher | Universidad Nacional del Sur |
| Source Sets | Universidad Nacional del Sur |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
| Rights | 2 |
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