Littérature scientifique sur le sujet « Claim detection »
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Articles de revues sur le sujet "Claim detection"
Prakosa, Hendri Kurniawan, et Nur Rokhman. « Anomaly Detection in Hospital Claims Using K-Means and Linear Regression ». IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) 15, no 4 (31 octobre 2021) : 391. http://dx.doi.org/10.22146/ijccs.68160.
Texte intégralIKUOMOLA, A. J., et O. E. Ojo. « AN EFFECTIVE HEALTH CARE INSURANCE FRAUD AND ABUSE DETECTION SYSTEM ». Journal of Natural Sciences Engineering and Technology 15, no 2 (22 novembre 2017) : 1–12. http://dx.doi.org/10.51406/jnset.v15i2.1662.
Texte intégralNortey, Ezekiel N. N., Reuben Pometsey, Louis Asiedu, Samuel Iddi et Felix O. Mettle. « Anomaly Detection in Health Insurance Claims Using Bayesian Quantile Regression ». International Journal of Mathematics and Mathematical Sciences 2021 (23 février 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6667671.
Texte intégralBakeyalakshmi, P., et S. K. Mahendran. « Enhanced replica detection scheme for efficient analysis of intrusion detection in MANET ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 1.1 (21 décembre 2017) : 565. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i1.1.10169.
Texte intégralRahayu, Tiny, Mia Rahma Tika et Sapta Lestariyowidodo. « Analysis Of Outside Claim Fragmentation On BPJS Claims In Hospital ». KESANS : International Journal of Health and Science 1, no 1 (30 octobre 2021) : 22–27. http://dx.doi.org/10.54543/kesans.v1i1.6.
Texte intégralLomas, Dennis. « Representation of basic kinds : Not a case of evolutionary internalization of universal regularities ». Behavioral and Brain Sciences 24, no 4 (août 2001) : 686–87. http://dx.doi.org/10.1017/s0140525x01500084.
Texte intégralRicchetti-Masterson, Kristen, Molly Aldridge, John Logie, Nittaya Suppapanya et Suzanne F. Cook. « Exploring Methods to Measure the Prevalence of Ménière's Disease in the US Clinformatics™ Database, 2010-2012 ». Audiology and Neurotology 21, no 3 (2016) : 172–77. http://dx.doi.org/10.1159/000441963.
Texte intégralGlanz, J. « Papers Face Off Over Claim Of Neutrino Mass Detection ». Science 269, no 5231 (22 septembre 1995) : 1671–72. http://dx.doi.org/10.1126/science.269.5231.1671.
Texte intégralVIAENE, S., G. DEDENE et R. DERRIG. « Auto claim fraud detection using Bayesian learning neural networks ». Expert Systems with Applications 29, no 3 (octobre 2005) : 653–66. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2005.04.030.
Texte intégralHarrag, Fouzi, et Mohamed Khalil Djahli. « Arabic Fake News Detection : A Fact Checking Based Deep Learning Approach ». ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing 21, no 4 (31 juillet 2022) : 1–34. http://dx.doi.org/10.1145/3501401.
Texte intégralThèses sur le sujet "Claim detection"
Alamri, Abdulaziz. « The detection of contradictory claims in biomedical abstracts ». Thesis, University of Sheffield, 2016. http://etheses.whiterose.ac.uk/15893/.
Texte intégralYang, Li. « A comparison of unsupervised learning techniques for detection of medical abuse in automobile claims ». California State University, Long Beach, 2013.
Trouver le texte intégralRoberts, Terisa. « The use of credit scorecard design, predictive modelling and text mining to detect fraud in the insurance industry / Terisa Roberts ». Thesis, North-West University, 2011. http://hdl.handle.net/10394/10347.
Texte intégralPhD, Operational Research, North-West University, Vaal Triangle Campus, 2011
Ceglia, Cesarina. « A comparison of parametric and non-parametric methods for detecting fraudulent automobile insurance claims ». Thesis, California State University, Long Beach, 2016. http://pqdtopen.proquest.com/#viewpdf?dispub=10147317.
Texte intégralFraudulent automobile insurance claims are not only a loss for insurance companies, but also for their policyholders. In order for insurance companies to prevent significant loss from false claims, they must raise their premiums for the policyholders. The goal of this research is to develop a decision making algorithm to determine whether a claim is classified as fraudulent based on the observed characteristics of a claim, which can in turn help prevent future loss. The data includes 923 cases of false claims, 14,497 cases of true claims and 33 describing variables from the years 1994 to 1996. To achieve the goal of this research, parametric and nonparametric methods are used to determine what variables play a major role in detecting fraudulent claims. These methods include logistic regression, the LASSO (least absolute shrinkage and selection operator) method, and Random Forests. This research concluded that a non-parametric Random Forests model classified fraudulent claims with the highest accuracy and best balance between sensitivity and specificity. Variable selection and importance are also implemented to improve the performance at which fraudulent claims are accurately classified.
Azu, Irina Mateko. « Creating a green baloney detection kit for green claims made in the CNW report : Dust to Dust : the energy cost of new vehicles : from concept to disposal ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2008. http://hdl.handle.net/1721.1/45787.
Texte intégralIncludes bibliographical references (p. 16).
In order to assess the veracity of a green claim made by CNW marketing research Inc., I created a green baloney detection kit. It will serve as a guiding post by which anyone can assess the potential environmental impact of any action taken on the basis of the claims made by CNW in their dust to dust report. In their report they state that after doing an extensive life cycle analysis of several cars sold in the United States in 2005, they found that high fuel economy did not necessarily correlate to a smaller environmental impact, but rather the biggest contribution to the environmental impact of automobiles is in their end-of-life disposal. My green baloney detection kit will be an adaptation of Carl Sagan's original baloney detection kit, which is a series of probes which serve as a pillar for detecting fallacious arguments or claims. My enquiries show that the Dust to Dust report does not pass the green baloney detection kit and with it nontechnical environmentally conscious automotive consumers can determine that the claims made by CNW are not scientifically sound and so their decisions should be based on those claims.
by Irina Mateko Azu.
S.B.
Mukkananchery, Abey. « Iterative Methods for the Reconstruction of Tomographic Images with Unconventional Source-detector Configurations ». VCU Scholars Compass, 2005. http://scholarscompass.vcu.edu/etd/1244.
Texte intégralCHEN, YAN. « Comparisons and Applications of Quantitative Signal Detections for Adverse Drug Reactions (ADRs) : An Empirical Study Based On The Food And Drug Administration (FDA) Adverse Event Reporting System (AERS) And A Large Medical Claims Database ». University of Cincinnati / OhioLINK, 2008. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1203534085.
Texte intégralChen, Yan. « Comparisons and applications of quantitative signal detections for adverse drug reactions (ADRs) an empirical study based On The food And drug administration (FDA) adverse event reporting system (AERS) and a large medical claims database / ». Cincinnati, Ohio : University of Cincinnati, 2008. http://www.ohiolink.edu/etd/view.cgi?acc_num=ucin1203534085.
Texte intégralAdvisor: Jeff Guo PhD. Title from electronic thesis title page (viewed May 9, 2008). Keywords: data mining algorithms; adverse drug reactions; adverse event reporting system; signal detection; case-control study; antipsychotic; bipolar disorder. Includes abstract. Includes bibliographical references.
BARACCHI, DANIELE. « Novel neural networks for structured data ». Doctoral thesis, 2018. http://hdl.handle.net/2158/1113665.
Texte intégralGuimaraes, Amanda De Azevedo. « Digital transformation in the insurance industry : applications of artificial intelligence in fraud detection ». Master's thesis, 2020. http://hdl.handle.net/10362/108422.
Texte intégralLivres sur le sujet "Claim detection"
Caldwell, Laura. Claim of innocence. Don Mills, Ont : Mira Books, 2011.
Trouver le texte intégralJoseph, Hansen. Death claims. Harpenden [England] : No Exit Press, 1996.
Trouver le texte intégralJoseph, Hansen. Death claims. Los Angeles, Calif : Alyson Books, 2001.
Trouver le texte intégralKiker, Douglas. Murder on Clam Pond. Thorndike, Me : Thorndike Press, 1986.
Trouver le texte intégralKiker, Douglas. Murder on Clam Pond. New York : Random House, 1986.
Trouver le texte intégralPronzini, Bill. Crazybone : A "nameless detective" novel. Thorndike, Me : Thorndike Press, 2000.
Trouver le texte intégralPronzini, Bill. Crazy bone : A "nameless detective" novel. New York : Carroll & Graf, 2000.
Trouver le texte intégralPhelan, Twist. Family claims : A Pinnacle Peak mystery. Scottsdale, AZ : Poisoned Pen Press, 2006.
Trouver le texte intégralHoltschlag, David J. Detection of conveyance changes in St. Clair River using historical water-level and flow data with inverse one-dimensional hydrodynamic modeling. Reston, Va : U.S. Dept. of the Interior, U.S. Geological Survey, 2009.
Trouver le texte intégralHoltschlag, David J. Detection of conveyance changes in St. Clair River using historical water-level and flow data with inverse one-dimensional hydrodynamic modeling. Reston, Va : U.S. Dept. of the Interior, U.S. Geological Survey, 2009.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Claim detection"
Duan, Xueyu, Mingxue Liao, Xinwei Zhao, Wenda Wu et Pin Lv. « An Unsupervised Joint Model for Claim Detection ». Dans Communications in Computer and Information Science, 197–209. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-7983-3_18.
Texte intégralPecher, Branislav, Ivan Srba, Robert Moro, Matus Tomlein et Maria Bielikova. « FireAnt : Claim-Based Medical Misinformation Detection and Monitoring ». Dans Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Applied Data Science and Demo Track, 555–59. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-67670-4_38.
Texte intégralLippi, Marco, Francesca Lagioia, Giuseppe Contissa, Giovanni Sartor et Paolo Torroni. « Claim Detection in Judgments of the EU Court of Justice ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 513–27. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-00178-0_35.
Texte intégralAllein, Liesbeth, et Marie-Francine Moens. « Checkworthiness in Automatic Claim Detection Models : Definitions and Analysis of Datasets ». Dans Disinformation in Open Online Media, 1–17. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-61841-4_1.
Texte intégralIskender, Neslihan, Robin Schaefer, Tim Polzehl et Sebastian Möller. « Argument Mining in Tweets : Comparing Crowd and Expert Annotations for Automated Claim and Evidence Detection ». Dans Natural Language Processing and Information Systems, 275–88. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-80599-9_25.
Texte intégralMohan, Thanusree, et K. Praveen. « Fraud Detection in Medical Insurance Claim with Privacy Preserving Data Publishing in TLS-N Using Blockchain ». Dans Communications in Computer and Information Science, 211–20. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-9939-8_19.
Texte intégral(Mary) Tai, Hsueh-Yung. « Applications of Big Data and Artificial Intelligence ». Dans Digital Health Care in Taiwan, 207–17. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-05160-9_11.
Texte intégralAzam, Kazi Sultana Farhana, Farhin Farhad Riya et Shah Tuhin Ahmed. « Leaf Detection Using Histogram of Oriented Gradients (HOG), Local Binary Patterns (LBP), and Classifying with SVM Utilizing Claim Dataset ». Dans Intelligent Data Communication Technologies and Internet of Things, 313–23. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-9509-7_27.
Texte intégralSmith, Robert B. « Will Claims Workers Dislike a Fraud Detector ? » Dans Multilevel Modeling of Social Problems, 225–56. Dordrecht : Springer Netherlands, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-90-481-9855-9_9.
Texte intégralDiez, P. F., A. Garcés Correa et E. Laciar Leber. « SSVEP Detection Using Adaptive Filters ». Dans V Latin American Congress on Biomedical Engineering CLAIB 2011 May 16-21, 2011, Habana, Cuba, 1154–57. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-21198-0_293.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Claim detection"
Levy, Ran, Shai Gretz, Benjamin Sznajder, Shay Hummel, Ranit Aharonov et Noam Slonim. « Unsupervised corpus–wide claim detection ». Dans Proceedings of the 4th Workshop on Argument Mining. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2017. http://dx.doi.org/10.18653/v1/w17-5110.
Texte intégralWoloszyn, Vinicius, Joseph Kobti et Vera Schmitt. « Towards Automatic Green Claim Detection ». Dans FIRE 2021 : Forum for Information Retrieval Evaluation. New York, NY, USA : ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3503162.3503163.
Texte intégralCheema, Gullal Singh, Sherzod Hakimov, Abdul Sittar, Eric Müller-Budack, Christian Otto et Ralph Ewerth. « MM-Claims : A Dataset for Multimodal Claim Detection in Social Media ». Dans Findings of the Association for Computational Linguistics : NAACL 2022. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2022. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2022.findings-naacl.72.
Texte intégralWührl, Amelie, et Roman Klinger. « Claim Detection in Biomedical Twitter Posts ». Dans Proceedings of the 20th Workshop on Biomedical Language Processing. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2021. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2021.bionlp-1.15.
Texte intégralWright, Dustin, et Isabelle Augenstein. « Claim Check-Worthiness Detection as Positive Unlabelled Learning ». Dans Findings of the Association for Computational Linguistics : EMNLP 2020. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2020. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2020.findings-emnlp.43.
Texte intégralVyas, Sandip, et Shilpa Serasiya. « Fraud Detection in Insurance Claim System : A Review ». Dans 2022 Second International Conference on Artificial Intelligence and Smart Energy (ICAIS). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icais53314.2022.9742984.
Texte intégralUrunkar, Abhijeet, Amruta Khot, Rashmi Bhat et Nandinee Mudegol. « Fraud Detection and Analysis for Insurance Claim using Machine Learning ». Dans 2022 IEEE International Conference on Signal Processing, Informatics, Communication and Energy Systems (SPICES). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/spices52834.2022.9774071.
Texte intégralBlokker, Nico, Erenay Dayanik, Gabriella Lapesa et Sebastian Padó. « Swimming with the Tide ? Positional Claim Detection across Political Text Types ». Dans Proceedings of the Fourth Workshop on Natural Language Processing and Computational Social Science. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2020. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2020.nlpcss-1.3.
Texte intégralLin, Hongzhan, Jing Ma, Mingfei Cheng, Zhiwei Yang, Liangliang Chen et Guang Chen. « Rumor Detection on Twitter with Claim-Guided Hierarchical Graph Attention Networks ». Dans Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2021. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2021.emnlp-main.786.
Texte intégralVyas, Sandip, Shilpa Serasiya et Archana Vyas. « Combined Approach of ML and Blockchain for Fraudulent Detection in Insurance Claim ». Dans 2022 International Conference on Edge Computing and Applications (ICECAA). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icecaa55415.2022.9936353.
Texte intégral