Advances in automatically solving the ENEM (2018)
- Authors:
- Autor USP: MAUÁ, DENIS DERATANI - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1109/BRACIS.2018.00016
- Subjects: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO; SISTEMAS BASEADOS EM CONHECIMENTO; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Keywords: multiple-choice question answering; ENEM; information retrieval; word embedding
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2018
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SILVEIRA, Igor Cataneo e MAUÁ, Denis Deratani. Advances in automatically solving the ENEM. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00016. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Silveira, I. C., & Mauá, D. D. (2018). Advances in automatically solving the ENEM. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2018.00016 -
NLM
Silveira IC, Mauá DD. Advances in automatically solving the ENEM [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00016 -
Vancouver
Silveira IC, Mauá DD. Advances in automatically solving the ENEM [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00016 - Hidden Markov models with set-valued parameters
- Advances in learning Bayesian networks of bounded treewidth
- Early classification of time series by Hidden Markov Models with set-valued parameters
- Initialization heuristics for greedy bayesian network structure learning
- Time robust trees: using temporal invariance to improve generalization
- On using sum-product networks for multi-label classification
- University entrance exam as a guiding test for artificial intelligence
- Equivalences between maximum a posteriori inference in Bayesian networks and maximum expected utility computation in influence diagrams
- Approximation complexity of maximum a posteriori inference in sum-product networks
- Special issue on robustness in probabilistic graphical models. [Editorial]
Informações sobre o DOI: 10.1109/BRACIS.2018.00016 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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