本体论是在不同领域（包括法律领域）中知识表示的流行方法，描述逻辑（DL）通常用作其描述语言。为了根据基于DL不一致的法律本体论进行推理，目前的论文介绍了一个结构化的论证框架，尤其是根据ASPIC+在法律背景下推理，并将法律本体论转化为论证理论的公式和规则。从法律AI的角度来看，特别关注自动驾驶汽车的设计，我们表明，使用这种正式论证和基于DL的法律本体论的结合理论，可以根据不一致的本体论来获得可接受的断言，并根据本体的不一致以及传统的推理任务来获得DL本体也可以完成。此外，提出了对推理结果的解释的形式定义。
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一个自治系统由制造商构建，在患有规范和法律的社会中运营，并与最终用户进行互动。所有这些行动者都是受自治系统行为影响的利益相关者。我们解决这些利益攸关方的道德观点的挑战可以集成在自治系统的行为中。我们提出了一个道德推荐组件，我们称之为JIMINY，它使用规范系统和正式论证的技术，以达到利益攸关方之间的道德协议。 JIMINY代表了使用规范系统的每个利益相关者的道德观点，并有三种解决涉及利益攸关方意见的道德困境。首先，JIMINY认为利益相关者的论据是如何彼此相关的，这可能已经解决了困境。其次，JIMINY结合了利益攸关方的规范性系统，使利益攸关方的合并专业知识可能解决困境。第三，只有当这两种其他方法失败时，JIMINY使用上下文敏感的规则来决定哪个利益相关者优先考虑。在抽象层面，这三种方法的特点是添加参数，参数之间的攻击以及争论之间的攻击。我们展示了JIMINY不仅可以用于道德推理和协作决策，而且还用于提供关于道德行为的解释。
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在逻辑中使用元规则，即其内容包含其他规则的规则，最近在非单调推理的情况下引起了人们的关注：第一个逻辑形式化和有效算法来计算此类理论的（元）扩展在Olivieri等人（2021年）中提出的这项工作通过考虑悬浮方面扩展了这种逻辑框架。由此产生的逻辑不仅能够建模政策，还可以解决许多法律系统中发生的知名方面。已经研究了我们刚才提到的应用区域中使用不良逻辑（DL）对元符号建模的使用。在这一研究中，上述研究并不关注元符号的一般计算特性。这项研究以两个主要贡献填补了这一空白。首先，我们介绍并形式化了两种具有元符号的可性义能逻辑的变体，以代表（1）具有能态模态的可d不平式元理论，（2）规则之间的两种不同类型的冲突：简单的冲突可不诚实的无义冲突和谨慎的冲突，谨慎的冲突和谨慎的冲突可义的义逻辑。其次，我们推进有效算法以计算两个变体的扩展。
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This volume contains revised versions of the papers selected for the third volume of the Online Handbook of Argumentation for AI (OHAAI). Previously, formal theories of argument and argument interaction have been proposed and studied, and this has led to the more recent study of computational models of argument. Argumentation, as a field within artificial intelligence (AI), is highly relevant for researchers interested in symbolic representations of knowledge and defeasible reasoning. The purpose of this handbook is to provide an open access and curated anthology for the argumentation research community. OHAAI is designed to serve as a research hub to keep track of the latest and upcoming PhD-driven research on the theory and application of argumentation in all areas related to AI.
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参数系统基于这样的想法，即人们可以为命题构建参数。即，结构化的理由证明了对命题的信念。使用不良规则，在所有情况下都不必有效，因此，可以为命题及其否定构建一个论点。当论点支持冲突的命题时，必须击败其中一个论点，这提出了\ emph {（sub-）论点的问题可能会被击败}的问题？在法律论证中，元符号通过考虑冲突中涉及的每个论点的最后一个不辩护的规则来确定有效的论点。由于使用其最后一个规则评估参数更容易，因此\ emph {可以通过仅考虑所涉及的参数的最后一个不辩护的规则来解决冲突}？我们提出了一个新的参数系统，其中构建了\ emph {bustercutting-arguments}，而不是在构建失败规则的情况下\ emph {bustercutting-arguments}。该系统允许我们（\ textit {i}）仅使用不一致的参数的最后规则来解决冲突（反驳参数的概括），（\ textit {ii}）来确定一组有效的（不败）参数在线性时间内使用基于JTMS的算法（\ textit {iii}）建立与默认逻辑的关系，并且（\ textit {iv}）证明了closure属性，例如\ emph {cumulativity}。我们还提出了一个参数系统的扩展，该系统可以启用\ emph {bia cases}。
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提出了一种称为论证的语义图表方法，该方法可以推导论证。首先，解决了标准命题和谓词逻辑的参数的推导。接下来，提出了一个具有不稳定规则的推理的扩展。最后，讨论了使用论证表的案件推理。
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在处理知识时考虑个人，潜在的矛盾观点的重要性已得到广泛认可。许多现有的本体管理方法完全合并了知识的观点，这可能需要削弱以保持一致性；其他人以完全独立的方式代表了独特的观点。作为替代方案，我们提出了观点逻辑，这是一种简单而多功能的多模式逻辑````addon'''，用于现有的KR语言，用于针对域知识的集成表示，相对于多样化的，可能是相互冲突的角度，可以是层次结构化的， ，组合并相互关联。从一阶观点逻辑（FOSL）的通用框架开始，我们随后将注意力集中在句子公式的片段上，为此，我们将poly Time Translation转换为无角度版本。该结果对一阶逻辑的各种高度表达性可决定性片段产生可决定性和有利的复杂性。然后，我们使用一些精心设计的编码技巧，然后为OWL 2 DL本体语言的逻辑SROIQB_S建立类似的翻译。借助此结果，现有高度优化的猫头鹰推理器可用于为通过角度建模扩展的本体学语言提供实用的推理支持。
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抽象的论证为我们提供了逐步和粪便语义等方法，其中在其他参数潜在攻击后评估争论。其中一些方法可以将参数的内在优点作为输入，由此调制攻击之间的攻击效果。来自抽象的论证，这些方法只关注参数之间的关系而不是在争论本身的结构之间。在结构性论证中，通过从场所开始的推理规则来构建参数的方式，被考虑在考虑。在本文中，我们基于用于形成所述论点的处所和推理规则的优势，研究了分配其特征其内在力量的方法。我们首先定义一组原则，这些原则是强度分配方法可能满足的属性。然后，我们提出了两种这样的方法并分析了他们满足的原则。最后，我们提出了一种创建新颖强度分配方法的广义系统，并与该系统的属性与拟议原则交谈。
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本文介绍了可不可避免的义逻辑的扩展，以解决务实的奇数问题。该逻辑应用三个一般原则：（1）必须在CTD推理的一般逻辑处理中解决务实的奇数问题；（2）必须采用非单调方法来处理CTD推理；（3）CTD推理的逻辑模型必须在计算上是可行的，并且如果可能的话，必须有效。提议的不理deontic逻辑的扩展详细阐述了政府机构和Rotolo（2019）提出的模型的初步版本。先前的解决方案是基于逻辑（建设性，自上而下）证明理论的特定特征。但是，该方法引入了一定程度的非确定性。为了避免问题，我们提供逻辑的自下而上表征。新的特征为有效实施逻辑提供了见解，并使我们能够建立问题的计算复杂性。
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处理上下文依赖知识导致了上下文概念的不同形式化。其中包括上下文化的知识存储库（CKR）框架，它扎根于描述逻辑，而是强烈地与逻辑程序的关键联系，特别是逻辑程序和应答设置编程（ASP）。 CKR框架迎合了在上下文中具有缺陷的公理和例外的推理，这在覆盖范围（特异性）层级中的上下文中扩展到知识继承。然而，该方法仅支持这种单一类型的上下文关系，并且由于例外情况下的模型偏好的非普通问题而仅适用于受限制的层次结构。在本文中，我们克服了这些限制，并呈现了CKR层次的概括到多个上下文关系，以及他们对不可行的公理和偏好的解释。为了支持推理，我们使用带有代数措施的ASP，这是最近的ASP与加权公式的延伸，允许一个允许根据命题原子的真实值将数量与解释联系起来。值得注意的是，我们表明，对于具有多个上下文关系的CKR层次结构的相关片段，可以使用流行的ASPrin框架实现查询应答。代数措施方法更强大，并实现了例如。通过CKRS的认知查询推理，它打开了在其他应用中使用定量ASP扩展的有趣的视角。
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知识表示中的一个突出问题是如何应对域名知识的本体的隐性后果来回回答查询。虽然这个问题在描述逻辑本体的领域中已被广泛研究，但在模糊或不精确的知识的背景下，令人惊讶地忽略了忽视，特别是从数学模糊逻辑的角度来看。在本文中，我们研究了应答联合查询和阈值查询的问题。模糊DL-Lite中的本体。具体而言，我们通过重写方法展示阈值查询应答W.r.t.一致的本体中仍保持在数据复杂性的$ AC_0 $中，但该联合查询应答高度依赖于所选三角标准，这对底层语义产生了影响。对于IDEMPodent G \“Odel T-Norm，我们提供了一种基于古典案例的减少的有效方法。本文在理论和实践中正在考虑和逻辑编程（TPLP）的实践。
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在过去几年的几十年中，致力于更新稳定模型语义（AKA答案设置程序）下更新逻辑计划的问题，或者换句话说，表现出培养结果的问题 - 当它描述更改时，遵守逻辑程序。而最先进的方法是在古典逻辑背景下的相同基本的直觉和愿望被指导，他们基于根本不同的原则和方法，这阻止了可以拥抱两个信念的统一框架规则更新。在本文中，我们将概述与答案设置的编程更新相关的一些主要方法和结果，同时指出本主题研究的一些主要挑战。
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In this paper we propose a general approach to define a many-valued preferential interpretation of gradual argumentation semantics. The approach allows for conditional reasoning over arguments and boolean combination of arguments, with respect to a class of gradual semantics, through the verification of graded (strict or defeasible) implications over a preferential interpretation. As a proof of concept, in the finitely-valued case, an Answer set Programming approach is proposed for conditional reasoning in a many-valued argumentation semantics of weighted argumentation graphs. The paper also develops and discusses a probabilistic semantics for gradual argumentation, which builds on the many-valued conditional semantics.
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知识可定义是合理的真实信念（“JTB”）？我们认为，人们可以积极地或负面地回答，具体取决于一个人的真实信仰是否合理，我们称之为足够的原因。为了促进我们的论点，我们介绍了一个简单的基于理性的信念的命题逻辑，并提出了充分性的概念的公理表征。我们表明，此逻辑足以灵活，以适应各种有用的功能，包括由于原因的量化。我们使用我们的框架对比JTB的两位概念进行对比：一个内部家，另一家族。我们认为Gettier案例基本上挑战了内部概念，但不是外科医生。我们的方法致力于一系列关于知识的非押金主义，但它也让我们陷入困境，即知识是否涉及只有足够的原因，或者留下房间的原因不足。我们赞成后者的立场，这反映了一个更温和和更现实的无押金主义。
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评估各种定量论证系统中论证强度的主题在抽象论证领域受到了越来越多的关注。但是，现有关于论证力量的逐渐语义仅考虑可接受性程度，这可能不足以评估实际情况下的论点。为了在现实世界应用中采用更丰富的参数强度表征，我们提供了一种新颖的定量方法，称为模糊论证系统的模糊标签。对于模糊标记，论证强度表示为三重，由可接受性，可拒绝性和不可证明性程度组成。它的规模更丰富，为论点强度提供了新的启示，并使我们对论点的地位有了更深入的了解。为了评估论点，我们提供了一种通过模糊标签来建立渐进语义的新方法，这对于评估过程至关重要。我们首先研究了模糊标签的合理性假设，这对于解释新语义的合理性很重要，考虑到新语义的合理性，同时考虑了可接受性，可拒绝性和不可证明性。然后，我们提出了一组模糊标签语义，并证明了一些重要的特性，这些属性对于比较，理解和应用语义至关重要。
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最近，已经提出了基于力量的论证框架（Strafs）来模拟与参数相关的一些定量强度的情况。在这种情况下，应计的概念对应于集体攻击参数的一组参数。已经定义了一些语义，这些语义对集体击败目标的应计的存在敏感，而他们的个人要素不能。但是，到目前为止，仅研究了该框架和语义的表面。确实，现有文献集中于稳定语义对Strafs的适应。在本文中，我们推进研究并研究基于可接受性语义的适应。尤其是，我们表明，文献中定义的强大可接受性并不满足理想的财产，即粪便的基本引理。因此，我们提出了一个替代定义，该定义诱发了表现为预期的语义。然后，我们研究了这些新语义的计算问题，特别是我们表明推理的复杂性与几乎所有情况下标准论证框架相应决策问题的复杂性相似。然后，我们提出了用于计算（强和弱）扩展的伪树树限制的翻译。我们对我们的方法进行了实验评估的结论，该评估特别表明，它可以很好地扩展到解决一个扩展和枚举所有内容的问题。
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本文对法律合同签署的流程产生了逻辑理解，其申请在区间平台上的智能合同的法律承认智能合同的基础上。开发了许多公理和推论规则，可以用于证明从某些内容签署的事实中为合同形成的“思想会议”的前提。除了“提供和验收”的过程之外，该文件还考虑了同行的“签名”，这是一个独立的双方或可能，远程）签署合同的不同副本，而不是将他们的签名放在常见的副本上。有人认为，对应于同行的签名令人满意的签名与句法自我引用的逻辑。使用的公理由正式的语义支持，并研究了逻辑的一些进一步性质。特别是，表明逻辑意味着当合同已签署时，各方不仅仅是一致，而且是关于合同条款的相互协议（一个共同知识的概念）。
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LegalRuleml是一个全面的基于XML的表示框架，用于建模和交换规范规则。另一方面，TPTP输入和输出格式是与自动推理系统相互作用的通用标准。在本文中，我们通过（i）基于TPTP格式定义逻辑多同性规范性推理语言，提供了两个社区之间的桥梁，（ii）在合法方面的相关片段和该语言之间提供翻译方案，以及（iii）建议基于此翻译的自动规范推理的灵活体系结构。我们用三种不同的规范逻辑实例化并证明了该方法。
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在本文中，我们建立了模糊和优惠语义之间的联系，用于描述逻辑和自组织地图，这些地图已被提出为可能的候选人来解释类别概括的心理机制。特别是，我们表明，在训练之后的自组织地图的输入/输出行为可以通过模糊描述逻辑解释以及基于概念 - 方面的多次方法语义来描述逻辑解释以及考虑偏好的优先解释关于不同的概念，最近提出了排名和加权污染描述逻辑。可以通过模型检查模糊或优先解释来证明网络的属性。从模糊解释开始，我们还为此神经网络模型提供了概率账户。
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我们介绍了一个框架，该框架允许构建序列系统，用于表达描述逻辑扩展ALC。我们的框架不仅涵盖了各种各样的通用描述逻辑，而且还允许为使用特殊公式的描述逻辑的扩展而获得序列系统，我们称之为“角色关系公理”。所有序列系统都是合理的，完整的，并且具有有利的属性，例如具有共同结构规则的高度可采性和规则的高度可逆性。
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