Littérature scientifique sur le sujet « Explainable fact checking »
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Articles de revues sur le sujet "Explainable fact checking"
Zeng, Fengzhu, et Wei Gao. « JustiLM : Few-shot Justification Generation for Explainable Fact-Checking of Real-world Claims ». Transactions of the Association for Computational Linguistics 12 (2024) : 334–54. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00649.
Texte intégralAugenstein, Isabelle. « Habilitation Abstract : Towards Explainable Fact Checking ». KI - Künstliche Intelligenz, 13 septembre 2022. http://dx.doi.org/10.1007/s13218-022-00774-6.
Texte intégralLinder, Rhema, Sina Mohseni, Fan Yang, Shiva K. Pentyala, Eric D. Ragan et Xia Ben Hu. « How level of explanation detail affects human performance in interpretable intelligent systems : A study on explainable fact checking ». Applied AI Letters 2, no 4 (26 novembre 2021). http://dx.doi.org/10.1002/ail2.49.
Texte intégralThèses sur le sujet "Explainable fact checking"
Ahmadi, Naser. « A framework for the continuous curation of a knowledge base system ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS320.
Texte intégralEntity-centric knowledge graphs (KGs) are becoming increasingly popular for gathering information about entities. The schemas of KGs are semantically rich, with many different types and predicates to define the entities and their relationships. These KGs contain knowledge that requires understanding of the KG’s structure and patterns to be exploited. Their rich data structure can express entities with semantic types and relationships, oftentimes domain-specific, that must be made explicit and understood to get the most out of the data. Although different applications can benefit from such rich structure, this comes at a price. A significant challenge with KGs is the quality of their data. Without high-quality data, the applications cannot use the KG. However, as a result of the automatic creation and update of KGs, there are a lot of noisy and inconsistent data in them and, because of the large number of triples in a KG, manual validation is impossible. In this thesis, we present different tools that can be utilized in the process of continuous creation and curation of KGs. We first present an approach designed to create a KG in the accounting field by matching entities. We then introduce methods for the continuous curation of KGs. We present an algorithm for conditional rule mining and apply it on large graphs. Next, we describe RuleHub, an extensible corpus of rules for public KGs which provides functionalities for the archival and the retrieval of rules. We also report methods for using logical rules in two different applications: teaching soft rules to pre-trained language models (RuleBert) and explainable fact checking (ExpClaim)
« Explainable Fact Checking by Combining Automated Rule Discovery with Probabilistic Answer Set Programming ». Master's thesis, 2018. http://hdl.handle.net/2286/R.I.50443.
Texte intégralDissertation/Thesis
Masters Thesis Computer Science 2018
Chapitres de livres sur le sujet "Explainable fact checking"
Atanasova, Pepa. « Generating Fact Checking Explanations ». Dans Accountable and Explainable Methods for Complex Reasoning over Text, 83–103. Cham : Springer Nature Switzerland, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-51518-7_4.
Texte intégralAtanasova, Pepa. « Fact Checking with Insufficient Evidence ». Dans Accountable and Explainable Methods for Complex Reasoning over Text, 39–64. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-51518-7_2.
Texte intégralAtanasova, Pepa. « Multi-Hop Fact Checking of Political Claims ». Dans Accountable and Explainable Methods for Complex Reasoning over Text, 131–51. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-51518-7_6.
Texte intégralAtanasova, Pepa. « Generating Fluent Fact Checking Explanations with Unsupervised Post-Editing ». Dans Accountable and Explainable Methods for Complex Reasoning over Text, 105–30. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-51518-7_5.
Texte intégralAlthabiti, Saud, Mohammad Ammar Alsalka et Eric Atwell. « Generative AI for Explainable Automated Fact Checking on the FactEx : A New Benchmark Dataset ». Dans Disinformation in Open Online Media, 1–13. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-47896-3_1.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Explainable fact checking"
Kotonya, Neema, et Francesca Toni. « Explainable Automated Fact-Checking : A Survey ». Dans Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics. Stroudsburg, PA, USA : International Committee on Computational Linguistics, 2020. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2020.coling-main.474.
Texte intégralKotonya, Neema, et Francesca Toni. « Explainable Automated Fact-Checking : A Survey ». Dans Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics. Stroudsburg, PA, USA : International Committee on Computational Linguistics, 2020. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2020.coling-main.474.
Texte intégralYang, Jing, Didier Vega-Oliveros, Tais Seibt et Anderson Rocha. « Explainable Fact-Checking Through Question Answering ». Dans ICASSP 2022 - 2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9747214.
Texte intégralSamarinas, Chris, Wynne Hsu et Mong Li Lee. « Improving Evidence Retrieval for Automated Explainable Fact-Checking ». Dans Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics : Human Language Technologies : Demonstrations. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2021. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2021.naacl-demos.10.
Texte intégralAhmadi, Naser, Joohyung Lee, Paolo Papotti et Mohammed Saeed. « Explainable Fact Checking with Probabilistic Answer Set Programming ». Dans Conference for Truth and Trust Online 2019. TTO Conference Ltd., 2019. http://dx.doi.org/10.36370/tto.2019.15.
Texte intégralKotonya, Neema, et Francesca Toni. « Explainable Automated Fact-Checking for Public Health Claims ». Dans Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2020. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2020.emnlp-main.623.
Texte intégralNikopensius, Gustav, Mohit Mayank, Orchid Chetia Phukan et Rajesh Sharma. « Reinforcement Learning-based Knowledge Graph Reasoning for Explainable Fact-checking ». Dans ASONAM '23 : International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining. New York, NY, USA : ACM, 2023. http://dx.doi.org/10.1145/3625007.3627593.
Texte intégralLourenco, Vitor, et Aline Paes. « A Modality-level Explainable Framework for Misinformation Checking in Social Networks ». Dans LatinX in AI at Neural Information Processing Systems Conference 2022. Journal of LatinX in AI Research, 2022. http://dx.doi.org/10.52591/lxai202211283.
Texte intégralAlthabiti, Saud, Mohammad Ammar Alsalka et Eric Atwell. « TA’KEED the First Generative Fact-Checking System for Arabic Claims ». Dans 11th International Conference on Artificial Intelligence and Applications. Academy & Industry Research Collaboration Center, 2024. http://dx.doi.org/10.5121/csit.2024.140103.
Texte intégral