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Accès ouvert déclaré 2025 conference-paper

Justifying Black-Box Predictions with Domain Knowledge

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1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : nl. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

AF-CBA uses case-based argumentation to justify classifier predictions by arguing about differences between cases. We extend the mechanism by modelling which differences can compensate for each other by constructing arguments using domain knowledge. This involves a secondary argumentation framework. To assist experts in defining the appropriate domain knowledge, we use a rule-based classifier for semi-automated knowledge induction. We use the resulting rule set to derive arguments and demonstrate this with an evaluation procedure.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Justifying Black-Box Predictions with Domain Knowledge
Date Crossref
16/06/2025
Éditeur
ACM
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Utrecht University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Utrecht University.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Multi-Agent Systems and NegotiationExplainable Artificial Intelligence (XAI)Topic Modeling

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