摘要

本文探讨了在抽象论证框架中使用逐步语义和影响度量来处理矛盾信息的问题。文章提出了一种基于Shapley值的新影响度量，并引入了九个原则来评估这些度量与已知的逐步语义之间的关系。通过全面分析，文章深入探讨了这些度量的功能和可取性。此外，文章还实现了一个在线原型平台，用户可以输入他们的论证图，计算逐步语义的可接受度，并获取新的影响度量的输出。

原理

文章提出的影响度量ImpDV和ImpSI分别基于Delobelle和Villata的影响度量以及Shapley贡献度量。ImpDV通过计算目标论证在删除某些论证前后的可接受度差异来评估影响。ImpSI则基于Shapley值，考虑了论证之间的所有可能路径，计算每个论证对目标论证的贡献。这两种度量都旨在提供对论证网络中每个论证最终评估的解释。

流程

文章首先定义了论证框架和攻击结构，然后介绍了逐步语义和影响度量的定义。通过示例和定理，文章展示了如何使用这些度量来评估论证图中的影响。具体流程包括：定义论证框架、计算逐步语义、应用影响度量、分析结果并验证定理。

应用

文章提出的影响度量可以广泛应用于需要解释和理解论证过程的领域，如决策支持系统、法律论证分析、社会科学研究等。这些度量不仅有助于提高AI系统的透明度和可解释性，还能在复杂决策过程中提供有力的论证支持。