Bachelor-Arbeit

Bachelorarbeit "Ranking Semantiken für unendliche Argumentation Frameworks"

Ansprechperson:
Lydia Blümel
Status:
Themenangebot

Beschreibung:

Das Teilgebiet der Abstrakten Argumentation im Forschungsbereich der Wissensrepräsentation nutzt gerichtete Graphen als Modelle für Konflikte zwischen Argumenten aus z.B. Twitter-Diskussionen. Dabei werden der Inhalt sowie die innere Struktur der Argumente vollkommen wegabstrahiert und nur noch die Angriffe zwischen den einzelnen Argumenten (Knoten) in Form von Attacken (gerichteten Kanten) innerhalb eines gerichteten Graphen, Argumentation Framework (AF) genannt, betrachtet. Ziel dieser Darstellung ist, aus den Beziehungen zwischen den Argumenten die Akzeptanz oder Ablehnung einzelner Argumente bzw. von Gruppen von Argumenten abzuleiten [4]. Eine Option hierfür sind sog. Rang-Semantiken, diese definieren eine Rangordnung auf den Argumenten eines AFs nach bestimmten Kriterien z.B. Anzahl und/oder Rang der Angreifer eines Argumentes [3]. Die Grundidee ist, dass, je höher der Rang eines Argumentes ist, umso eher ist es in einer Diskussion vertretbar. Rang- Semantiken wurden bisher nur auf endlichen AFs untersucht. Thema der Arbeit soll ihr Verhalten auf unendlichen AFs und insb. auf finitary AFs sein, in denen die Anzahl an eingehenden Attacken pro Argument endlich ist. Eine vergleichbare Untersuchung für klassische Argumentationssemantiken ist in [1] vorgenommen worden. In Anlehnung daran soll in dieser Arbeit zunächst die Frage der Wohldefiniertheit auf unendlichen AFs für verschiedene Rang-Semantiken beantwortet werden, z.B. für den Categorizer, die Tuple-based Semantik, Matt&Tonis Semantik oder die Serialization-based Semantik.[2,3] Außerdem soll die Anwendbarkeit allgemeiner Ranking- prinzipien (vgl [3]) im Unendlichen geprüft werden und vor diesem Hintergrund die von den einzelnen Semantiken generierten Rankings bezüglich ihrer Aussagekraft diskutiert werden.


[1] Baumann, R. and Spanring, C. (2015). In- finite argumentation frameworks. In Advances in Knowledge Represen- tation, Logic Programming, and Abstract Argumentation, pages 281–295. Springer.

[2] Blümel, L. and Thimm, M. (2022). A ranking semantics for abstract argumentation based on serialisability.

[3] Bonzon, E., Delobelle, J., Konieczny, S., and Maudet, N. (2016). A comparative study of ranking-based semantics for abstract argumentation. In Proceedings of the 30th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI’16).

[4] Dung, P. M. (1995). On the acceptability of arguments and its fundamental role in nonmonotonic reasoning, logic programming and n-person games. Artificial intelligence, 77(2):321–357.

26.09.2022