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USP affiliated authors
- mello, rodrigo fernandes de (~1)
- pardo, thiago alexandre salgueiro (~1)
- vargas, francielle alves (~1)
Date published
- 2023 (~1)
- 2022 (~1)
Subjects
- aprendizado computacional (1)
- computação evolutiva (1)
- fake news (1)
- português do brasil (1)
- processamento de linguagem natural (1)

Trabalho de evento
Predicting sentence-level factuality of news and bias of media outlets (2023)
Vargas, Francielle Alves ; Jaidka, Kokil ; Pardo, Thiago Alexandre Salgueiro ; Benevenuto, Fabrício
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing - RANLP. Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, TRATAMENTO AUTOMÁTICO DE TEXTOS E DISCURSOS, FAKE NEWS, PORTUGUÊS DO BRASIL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VARGAS, Francielle Alves et al. Predicting sentence-level factuality of news and bias of media outlets. 2023, Anais.. Shoumen: INCOMA, 2023. Disponível em: http://ranlp.org/ranlp2023/index.php/proceedings/. Acesso em: 08 nov. 2024.
APA
Vargas, F. A., Jaidka, K., Pardo, T. A. S., & Benevenuto, F. (2023). Predicting sentence-level factuality of news and bias of media outlets. In Proceedings. Shoumen: INCOMA. Recuperado de http://ranlp.org/ranlp2023/index.php/proceedings/
NLM
Vargas FA, Jaidka K, Pardo TAS, Benevenuto F. Predicting sentence-level factuality of news and bias of media outlets [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 08 ] Available from: http://ranlp.org/ranlp2023/index.php/proceedings/
Vancouver
Vargas FA, Jaidka K, Pardo TAS, Benevenuto F. Predicting sentence-level factuality of news and bias of media outlets [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 08 ] Available from: http://ranlp.org/ranlp2023/index.php/proceedings/
Artigo de periodico
Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination (2022)
Aradhya, Abhay M. S ; Ashfahani, Andri; Angelina, Fienny; Pratama, Mahardhika ; Mello, Rodrigo Fernandes de ; Sundaram, Suresh
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARADHYA, Abhay M. S et al. Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination. Information Sciences, v. 607, p. 638-653, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.05.100. Acesso em: 08 nov. 2024.
APA
Aradhya, A. M. S., Ashfahani, A., Angelina, F., Pratama, M., Mello, R. F. de, & Sundaram, S. (2022). Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination. Information Sciences, 607, 638-653. doi:10.1016/j.ins.2022.05.100
NLM
Aradhya AMS, Ashfahani A, Angelina F, Pratama M, Mello RF de, Sundaram S. Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination [Internet]. Information Sciences. 2022 ; 607 638-653.[citado 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.05.100
Vancouver
Aradhya AMS, Ashfahani A, Angelina F, Pratama M, Mello RF de, Sundaram S. Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination [Internet]. Information Sciences. 2022 ; 607 638-653.[citado 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.05.100

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