在人工智能和相關領域，論證框架是一種處理有爭議的信息并使用形式化的論據從中得出結論的方法。在一個抽象的論證框架中，入門級的信息是一組抽象的論據，例如，代表數據或命題。論據之間的沖突由論據集上的二元關系來表示。具體來說，你可以用一個有向圖來表示一個論證框架，比如節點是論據，箭頭代表攻擊關系。鄧氏框架存在一些擴展，比如基于邏輯的論證框架或基于價值的論證框架。

抽象論證框架，也被稱為論證框架àlaDung，在形式上被定義為一對。一組稱為論據的抽象元素，表示為A

擴展為了決定一個論據是否可以被接受，或者幾個論據是否可以一起被接受，Dung定義了幾種接受的語義，允許在給定的論證系統中，計算出論據的集合（稱為擴展）。例如，給定只有當它是與S{displaystyleS}相關的可接受集合中的一個xxx元素（就集合論的包容而言）時，才是只有當它是一個無沖突的集合，攻擊不屬于S{displaystyleS}的每一個論據時，才是穩定的擴展。只有當它是S{displaystyleS}的完全擴展中最小的元素（就集合包容而言）時，才是xxx的。

用這些語義構建的擴展集之間存在一些內含。每個穩定的擴展都是優先的，每個優先的擴展都是完整的，有根基的擴展是完整的，如果系統是有根基的（不存在無限的序列a對于每一個Dung的語義來說，這個系統都是有根有據的。這就解釋了為什么語義是重合的，而被接受的論證是。

標簽化是一種比擴展更有表現力的方式來表達對論據的接受。具體來說，標簽是一種映射，它將每個參數與一個