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A Probabilistic Approach for Argument Interpretation

机译：一种论证解释的概率方法

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摘要

We describe a probabilistic approach for the interpretation of user arguments, and investigate the incorporation of different models of a user's beliefs and inferences into this mechanism. Our approach is based on the tenet that the interpretation intended by the user is that with the highest posterior probability. This approach is implemented in a computer-based detective game, where the user explores a virtual scenario, and constructs an argument for a suspect's guilt or innocence. Our system receives as input an argument entered through a web interface, and produces an interpretation in terms of its underlying knowledge representation - a Bayesian network. This interpretation may differ from the user's argument in its structure and in its beliefs in the argument propositions. We conducted a synthetic evaluation of the basic interpretation mechanism, and a user-based evaluation which assesses the impact of the different user models. The results of both evaluations were encouraging, with the system generally producing argument interpretations our users found acceptable.
机译：我们描述了一种用于解释用户参数的概率方法，并研究了将用户的信念和推断的不同模型纳入此机制的情况。我们的方法基于这样的宗旨，即用户意图进行的解释是具有最高的后验概率。这种方法是在基于计算机的侦探游戏中实现的，用户在其中探索虚拟场景，并为犯罪嫌疑人的有罪或无罪辩护。我们的系统接收通过Web界面输入的参数作为输入，并根据其基础知识表示形式（贝叶斯网络）产生解释。这种解释可能与用户的论点在结构和对论点主张的信念上有所不同。我们对基本解释机制进行了综合评估，并且对基于用户的评估进行了评估，以评估不同用户模型的影响。两次评估的结果都是令人鼓舞的，系统通常会产生我们的用户认为可接受的论点解释。

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