32、基于可靠性论证框架的论证支持工具

基于可靠性论证框架的论证支持工具

1. 引言

在法律辩论中，参与者能否让自己的论点被接受至关重要。为解决判断论点最终是否被接受这一难题，人们常使用论证图，同时也有相关研究，如 Araucaria 系统和论证框架（AF）理论。此外，一些教育性论证支持工具被开发用于教授法律辩论技巧，像 LARGO 系统能为法律学生提供详细教育支持和多样功能。

然而，现有的基于图表的论证支持工具无法实时判断参与者的辩证优劣，而这些信息对辩论中选择下一步行动很有用。因此，开发基于 AF 理论的实时论证支持工具是法律辩论教育的一个有前景的方向。另外，随着讨论变长或变复杂，AF 图会变大，导致图表可见性降低且计算语义成本高。为解决此问题，论证支持工具需要额外功能，即将屏幕上的 AF 构建成由多个局部 AF 组成的模块结构，并通过集成局部 AF 的语义来计算整体语义。

2. 背景

2.1 基于图表的论证支持工具

有不少为法学院学生设计的论证支持工具。例如 LARGO 智能辅导系统，能帮助学生理解和反思复杂现实世界讨论的记录，如美国最高法院的法律辩论。学生使用该系统时，阅读记录并进行图形标记，识别关键测试、假设、回应、事实及它们之间的关系，系统还能利用论证图的教学价值给予反馈。

2.2 论证框架

论证框架（AF）是一个元组 AF = (Ar, attacks)，其中 Ar 是论点集合，attacks ⊆ Ar × Ar 是 Ar 上的二元攻击关系。相关定义如下：
- 集合 S ⊆ Ar 是无冲突的，当且仅当 ∀x, y ∈ S，(x, y) ∉ attacks。
- 对于任何 x ∈ Ar，x 相对于