dc.creatorBudan, Paola D.
dc.creatorBudan, Maximiliano Celmo David
dc.creatorSimari, Guillermo Ricardo
dc.date.accessioned2017-02-03T18:35:20Z
dc.date.accessioned2018-11-06T15:37:53Z
dc.date.available2017-02-03T18:35:20Z
dc.date.available2018-11-06T15:37:53Z
dc.date.created2017-02-03T18:35:20Z
dc.date.issued2013-12
dc.identifierBudan, 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.identifier1137-3601
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11336/12454
dc.identifier1988-3064
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1899234
dc.description.abstractArgumentation 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.abstractLa 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.languageeng
dc.publisherAsociación Española para la Inteligencia Artificial
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://journal.iberamia.org/public/16-52.html
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://journaldocs.iberamia.org/articles/1034/article%20(1).pdf
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5239598
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92529258006
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectargumentation schemes
dc.subjectexpert opinion
dc.subjectposition to know
dc.subjectargumentation framework
dc.subjectexpert argumentation framework
dc.titleAn Approach to Argumentation Schemes that Appeal to Expert Opinion
dc.typeArtículos de revistas
dc.typeArtículos de revistas
dc.typeArtículos de revistas


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