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正式论证已成为人工智能领域内的一个充满活力的研究领域。尤其是，形式论证的辩证性质被认为是共同的人机推理和决策的有前途的促进者，也是亚符号和符号AI之间的潜在桥梁[1]。在正式的论点中，参数及其关系作为指示图表示，其中节点是参数，边缘是参数关系（通常：攻击或支持）。从这些论点图中，得出了有关参数的可接受性状态或优势的推论。一种正式的论证方法正在增加研究的注意力是定量双极论证（QBA）。在QBA（通常是数值）权重（通常是数值的）权重（如此公认的初始优势）中分配给了参数，并且参数通过支持和攻击关系连接。因此，通过节点的传入边缘直接连接到节点的参数可以称为攻击者和支持者（取决于关系）。给出了定量的双极论证图（qbag），然后论证语义渗透了论证的最终强度。从直觉上讲，论点的攻击者倾向于降低其最终力量，而支持者倾向于增加它的最终力量。通常，正式论证和QBA的新生应用通常与解释性相关[2，3]，例如，在可解释的推荐系统[4]的背景下，回顾聚合[5]或机器学习模型，例如随机森林[6]或神经网络[7]。这遵循上述参数影响的直觉为了利用QBA作为解释性的促进者，至关重要的是，对一种论点对另一个论点的影响有一种严格的理解，这一点至关重要。
定量双极论证图的贡献函数：基于原则的分析
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