LLM-based Argument Mining meets Argumentation and Description Logics: a Unified Framework for Reasoning about Debates
作者: Gianvincenzo Alfano, Sergio Greco, Lucio La Cava, Stefano Francesco Monea, Irina Trubitsyna
分类: cs.AI
发布日期: 2026-03-03
💡 一句话要点
提出融合论证挖掘、论证逻辑与描述逻辑的统一框架，用于辩论推理。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 论证挖掘 辩论分析 大型语言模型 模糊逻辑 描述逻辑 定量推理 知识库 可解释性
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在辩论等复杂文本推理方面存在不足，缺乏结构化表示和可验证性。
- 该论文提出一个统一框架，融合论证挖掘、定量推理和本体查询，构建模糊论证知识库。
- 该框架通过计算论点强度并嵌入模糊描述逻辑，实现透明、可解释的辩论分析。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）在分析和生成文本方面表现出色，但在处理包含辩论等复杂文本时，缺乏明确、透明和可验证的推理能力。它们尤其缺乏结构化表示，无法捕捉论点之间的支持或攻击关系，以及它们相对强度如何决定整体可接受性。为了克服这些限制，本文提出了一个框架，该框架集成了基于学习的论证挖掘、定量推理和基于本体的查询。从原始辩论文本出发，该框架提取一个模糊论证知识库，其中论点被显式地表示为实体，并通过攻击和支持关系连接，并用反映辩论上下文合理性的初始模糊强度进行注释。然后应用定量论证语义，通过传播支持和攻击的影响来计算最终论点强度。这些结果随后被嵌入到模糊描述逻辑设置中，从而可以通过有效的重写技术实现富有表现力的查询应答。所提出的方法为分析辩论提供了一种透明、可解释且具有形式化基础的方法，克服了纯粹基于统计的LLM分析。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在处理辩论等复杂文本时，难以进行明确、透明和可验证的推理。它们缺乏对论点之间关系（支持或攻击）的结构化表示，以及对论点强度如何影响整体可接受性的理解。现有方法主要依赖统计分析，缺乏可解释性和形式化基础。
核心思路：该论文的核心思路是将基于学习的论证挖掘与定量推理和基于本体的查询相结合，构建一个模糊论证知识库。通过显式地表示论点及其关系，并使用模糊逻辑来处理不确定性，该框架能够更准确、更可解释地分析辩论。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 论证挖掘：从原始辩论文本中提取论点，并识别它们之间的攻击和支持关系。2) 模糊知识库构建：将提取的论点和关系表示为一个模糊论证知识库，其中每个论点都具有一个初始的模糊强度，反映其合理性。3) 定量论证语义：应用定量论证语义来计算最终的论点强度，通过传播支持和攻击的影响。4) 模糊描述逻辑推理：将计算出的论点强度嵌入到模糊描述逻辑设置中，从而可以通过有效的重写技术进行查询应答。
关键创新：该论文的关键创新在于将论证挖掘、定量推理和描述逻辑推理集成到一个统一的框架中。这种集成使得框架能够同时利用学习方法从文本中提取信息，并利用形式化方法进行推理和查询。与纯粹基于统计的LLM分析相比，该框架提供了更透明、可解释和具有形式化基础的辩论分析方法。
关键设计：论文中使用了模糊逻辑来表示论点强度，这允许处理辩论中固有的不确定性。定量论证语义的选择（具体使用哪种语义未知）对最终的论点强度计算至关重要。模糊描述逻辑推理的具体实现细节（例如，使用的重写技术）也会影响查询应答的效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了一个新颖的框架，将论证挖掘与形式化推理相结合，为辩论分析提供了一种透明、可解释的方法。虽然摘要中没有提供具体的性能数据，但该方法克服了传统LLM分析的局限性，为未来的研究方向提供了新的思路。未来的工作可以集中在评估该框架在真实辩论数据集上的性能，并与其他最先进的论证挖掘和推理方法进行比较。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动辩论分析、舆情监控、政策制定等领域。通过对辩论进行结构化分析和推理，可以帮助人们更好地理解不同观点的优缺点，从而做出更明智的决策。未来，该框架可以扩展到处理更复杂的辩论场景，并与其他AI技术相结合，例如自然语言生成，以实现更智能的辩论系统。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) achieve strong performance in analyzing and generating text, yet they struggle with explicit, transparent, and verifiable reasoning over complex texts such as those containing debates. In particular, they lack structured representations that capture how arguments support or attack each other and how their relative strengths determine overall acceptability. We encompass these limitations by proposing a framework that integrates learning-based argument mining with quantitative reasoning and ontology-based querying. Starting from a raw debate text, the framework extracts a fuzzy argumentative knowledge base, where arguments are explicitly represented as entities, linked by attack and support relations, and annotated with initial fuzzy strengths reflecting plausibility w.r.t. the debate's context. Quantitative argumentation semantics are then applied to compute final argument strengths by propagating the effects of supports and attacks. These results are then embedded into a fuzzy description logic setting, enabling expressive query answering through efficient rewriting techniques. The proposed approach provides a transparent, explainable, and formally grounded method for analyzing debates, overcoming purely statistical LLM-based analyses.