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基于形式论辩系统的滑坡论证分析——人工智能如何理解自然语言论辩
An Analysis of Slippery Slope Argument Based on Formal Argumentation Systems——How does Artificial Intelligence Understand Natural Language Reasoning

作  者: ;

机构地区: 中山大学哲学系逻辑与认知研究所

出  处: 《科学技术哲学研究》 2019年第2期1-7,共7页

摘  要: 形式论辩是当前人工智能领域的研究热点之一。作为一种非单调推理形式手段,它可以与自然语言处理、论证挖掘等多个研究方向结合。然而,如何运用形式论辩理论来建模非形式论证,仍然是一个开放性问题。文章以此为出发点,着眼于一种在法律、伦理领域常见的非形式论证——滑坡论证,使用形式论辩方法对其进行建模。借鉴非形式逻辑领域论证图式的研究,文章对一个源于自然语言文本的滑坡论证案例,即"明日复明日",进行了深入分析。在此基础上结合形式论辩领域中的抽象论辩框架及结构化论辩ASPIC+系统,对滑坡论证进行刻画,构建了一个针对滑坡论证的形式化论辩理论。案例研究显示,使用文章给出的滑坡论辩理论推理的结果符合人类推理直觉。 As an approach for non-monotonic reasoning,formal argumentation is a growingly popular research area in Artificial Intelligence. It inspires a couple of other research areas in AI,such as nature language processing,argument mining,etc. One of the most important problem in the study of argumentation is how to bridge the gap between formal argumentation systems and informal argumentation studies. Focusing on the slippery slope arguments( SSA),an argument pattern that has been widely used in the fields of law and ethics,the paper tries to model natural language argument by formal argumentation. By consulting some relative researches on informal logic,for example,argumentation schemes,the paper deeply analyzes a case of SSA from natural language text,models it by structured argumentation framework ASPIC + and designs a formal argumentation theory for SSA. A case study then reveals that the results gained by using our argumentation theory for SSA are in line with human intuition.

关 键 词: 滑坡论证 形式论辩 非形式论辩 论证图式

领  域: []

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