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Améliorer la recherche de vérité en exploitant la connaissance de domaines via les ontologies et les règles d'association

Beretta, Valentina ; Ranwez, Sylvie ; Harispe, Sébastien ; Mougenot, Isabelle

Revue d'intelligence artificielle, 06/28/2018, Vol.32(3), pp.373-405 [Tạp chí có phản biện]

ISSN: 0992499X ; DOI: http://dx.doi.org/10.3166/ria.32.373-405

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  • Nhan đề:
    Améliorer la recherche de vérité en exploitant la connaissance de domaines via les ontologies et les règles d'association
  • Tác giả: Beretta, Valentina ; Ranwez, Sylvie ; Harispe, Sébastien ; Mougenot, Isabelle
  • Chủ đề: News ; Source Code ; Hazards ; Trustworthiness ; Webs ; Ontology ; Knowledge Base ; Détection de Vérité ; Ontologies ; Web Sémantique ; Confiance ; Fiabilité Des Sources ; Détection de Règles
  • Là 1 phần của: Revue d'intelligence artificielle, 06/28/2018, Vol.32(3), pp.373-405
  • Mô tả: Face au danger de la désinformation et de la prolifération de fake news (fausses nouvelles), un domaine de recherche a émergé ces dernières années : la détection de vérité sur le web. Héritière de la vérification de faits (fact checking) d’une part et des techniques de fusion de données d’autre part, la détection de vérité analyse les assertions émises par différentes sources afin de déterminer celle qui est la plus fiable et digne de confiance. Cette étape est cruciale dans un processus d’extraction de connaissances, par exemple, pour constituer des bases de qualité, sur lesquelles pourront s’appuyer différents traitements ultérieurs (aide à la décision, recommandation, raisonnement...). Les approches existantes faisaient jusqu’ici abstraction de la connaissance a priori d’un domaine. Dans cette contribution, nous montrons comment les modèles de connaissance (ontologies de domaine) peuvent avantageusement être exploités pour améliorer les processus de recherche de vérité. Nous insistons...
  • Số nhận dạng: ISSN: 0992499X ; DOI: http://dx.doi.org/10.3166/ria.32.373-405

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