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通过ASP学习勇敢的假设基础论证框架
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了基于假设的论证框架的学习方法和应用，包括新的框架和算法，基于答案集规划的ABA学习方法，以及使用归纳逻辑编程方法学习论证框架的可接受语义。研究还提出了基于实例的推理方法和降低计算成本的方式。实证评估证明了这些方法的有效性。
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关键要点
- 本文介绍了基于假设的论证框架的学习方法和应用。
- 提出了一种基于稳定扩展下勇敢推理的新框架和算法。
- 研究结果表明，该方法在学习可反驳知识方面优于现有的ILP系统。
- 提出了基于实例的推理方法和降低计算成本的方式。
- 实证评估证明了这些方法的有效性。
- 利用给定的背景知识从正负样例中生成基于假设的辩证框架。
- 提出了一种使用答案集规划来实现ABA学习的新方法。
- 介绍了一个新颖的框架，使用归纳逻辑编程方法学习可接受语义。
- 通过实证评估，证明了该框架胜过现有的论证求解器。
- 提出了一种基于实例的方法来推理非平坦的ABA，降低计算成本。
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