Comparing Traditional and Neural Approaches for Detecting Health-Related Misinformation
Losada, David E., Pichel, Juan C., Elsweiler, David
und Fernández-Pichel, Marcos
(2021)
Comparing Traditional and Neural Approaches for Detecting Health-Related Misinformation.
In: CLEF 2021: Experimental IR Meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction, September 21–24, 2021, Virtual Event.
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 06 Okt 2021 06:01
Konferenz- oder Workshop-Beitrag
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Beteiligte Einrichtungen
Details
| Dokumentenart | Konferenz- oder Workshop-Beitrag (Paper) | ||||
| Seitenbereich: | S. 78-90 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Datum | 14 September 2021 | ||||
| Institutionen | Sprach- und Literatur- und Kulturwissenschaften > Institut für Information und Medien, Sprache und Kultur (I:IMSK) > Lehrstuhl für Informationswissenschaft (Prof. Dr. Udo Kruschwitz) Informatik und Data Science > Fachbereich Menschzentrierte Informatik > Lehrstuhl für Informationswissenschaft (Prof. Dr. Udo Kruschwitz) | ||||
| Identifikationsnummer |
| ||||
| Stichwörter / Keywords | Health-related content; Misinformation; Language; Neural approaches | ||||
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 020 Bibliotheks- und Informationswissenschaft | ||||
| Status | Veröffentlicht | ||||
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet | ||||
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja | ||||
| Dokumenten-ID | 49349 |
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