崔建英

1 绪论

抽象论辩框架（Abstract Argumentation Frames,简记为AF）为表述和评估论证与反论证提供了有效分析工具，是定性化研究不一致信息推理的经典理论。（[9]）近年来，通过对论证进行概率赋值，量化论证中的不确定信息，拓展AF 理论应用，成为人工智能论辩领域中的热点问题，并取得了一系列成果。（[11-13]）概率论辩理论研究中存在概率分布不完全、不一致等问题，文[11,13]提供了用于消解此类问题的合理性概率函数的公设条件，但“概率论中，概率被分配给陈述的真实性或事件的结果，而论证通常既不是陈述也不是事件。那么，赋值在论证上的概率涵义并不清楚；论证上概率所描述的是‘论证为真的真值度’还是‘论证可被相信的信念度’需要被澄清”。（[20]）

可能性理论是关于不确定性的非纯概率理论，其相关的可能性逻辑聚焦可信度层面上的演绎、似真推理和信念修正（[7,8]），更适合不完全信息下知识的表达和推理，因此，基于标准可能性逻辑（Standard Possibilistic Logic）SPL 拓展AF理论可增强其定性和定量分析不确定性推理的能力。不过，由于AF 理论高度抽象，并不能直接用于实践推理。作为AF 理论的一类结构化拓展理论——ASPIC+（[19]），近些年在论证结构方面的研究得到长足发展（[15,16,23])，研究成果可扩展到量化理论的研究中。因而，本文将SPL 逻辑语言作为ASPIC+的底层逻辑语言，重新定义结构化的论证，并利用可能性理论中的NC 规则和SPL 的推导规则，提出了由论证前提、论证中的推导规则及其结论三个维度上的不确定性共同决定的论证强度概念，刻画论证间的击败关系，建构一个拓展的ASPIC+论辩理论——P-ASPIC+。……