Le système Sesame : Spécifier des sémantiques argumentatives - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

Le système Sesame : Spécifier des sémantiques argumentatives

Résumé

Sesame is a tool which allows to specify argumentation semantics for abstract argumentation frameworks, and to tackle the verification problem : is a given set of arguments an extension under a semantics for a given argumentation framework ? The semantics which can be specified go well beyond the range of semantics already known, and the user can indeed specify brand new semantics of her own. The system then provides a logical encoding in the form of a pa-rametrized formula. When applied to a given subset of arguments of a given argumentation framework, the instantiated formula will be satisfiable if and only if the set is an extension for the framework according to the specified semantics.
Sesame est un système qui, dans le cadre de l'argumen-tation abstraite, permet de spécifier une sémantique argumentative et qui s'attaque au problème de vérification : pour un graphe d'argumentation donné, tel ou tel ensemble d'ar-guments constitue-t-il une extension sous la sémantique spé-cifiée par l'utilisateur ? Les sémantiques qui peuvent être spécifiées au travers du système Sesame ne se limitent pas aux sémantiques déjà connues, un utilisateur peut en spéci-fier de nouvelles. Le système Sesame fournit en sortie une représentation logique de la sémantique saisie sous la forme d'une formule paramétrée. Appliquée à un ensemble d'argu-ments d'un graphe d'argumentation donné, la formule ins-tanciée va être satisfiable si et seulement si cet ensemble est une extension pour ce graphe sous la sémantique spécifiée.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01561521 , version 1 (12-07-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01561521 , version 1

Citer

Philippe Besnard, Sylvie Doutre, Dominique Longin. Le système Sesame : Spécifier des sémantiques argumentatives. Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle (APIA 2017), Jul 2017, Caen, France. pp.1-4. ⟨hal-01561521⟩
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