Fugu-MT 論文翻訳(概要): Detecting fake news for the new coronavirus by reasoning on the Covid-19 ontology

論文の概要: Detecting fake news for the new coronavirus by reasoning on the Covid-19 ontology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12330v1
Date: Sun, 26 Apr 2020 09:34:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-09 13:01:34.206312
Title: Detecting fake news for the new coronavirus by reasoning on the Covid-19 ontology
Title（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)のオントロジーに基づく偽ニュースの検出
Authors: Adrian Groza
Abstract要約: 説明論理学(DL)における推論は、信頼できる医療ソース間の不整合を検出し、信頼できないものを検出する。 DLに自動的に変換するために、FREDコンバータを使用しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the context of the Covid-19 pandemic, many were quick to spread deceptive information. I investigate here how reasoning in Description Logics (DLs) can detect inconsistencies between trusted medical sources and not trusted ones. The not-trusted information comes in natural language (e.g. "Covid-19 affects only the elderly"). To automatically convert into DLs, I used the FRED converter. Reasoning in Description Logics is then performed with the Racer tool.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックの状況では、多くの人がすぐに偽情報を広めた。ここでは、説明論理学(DL)における推論が、信頼できる医療ソース間の不整合を検知し、信頼できないものを検出する方法について検討する。信頼できない情報は自然言語(例えば「Covid-19は高齢者にのみ影響する」など)から来る。自動的にdlsに変換するために、fredコンバータを使用しました。次にReasoning in Description LogicsはRacerツールで実行される。

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