Causal Argumentative Learning Assistant

Informazioni relative al progetto

CArLA

ID dell’accordo di sovvenzione: 101189053

DOI

10.3030/101189053

Progetto chiuso

Data della firma CE 8 Ottobre 2024

Data di avvio 1 Gennaio 2025

Data di completamento 30 Giugno 2026

Finanziato da

• European Research Council (ERC)

Costo totale

Nessun dato

Contributo UE

€ 150 000,00

Coordinato da

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE TECHNOLOGY AND MEDICINE
United Kingdom

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Conference proceedings (5)

On Gradual Semantics for Assumption-Based Argumentation

Autori: Anna Rapberger, Fabrizio Russo, Antonio Rago, Francesca Toni
Pubblicato in: Proceedings of the TwentySecond International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, 2025
Editore: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/KR.2025/50

Optimal Correction Sets for Argumentative Causal Discovery

Autori: Russo, F., Mazzotta, G., Dodaro, C., Ricca, F., & Toni, F.
Pubblicato in: 2026
Editore: N/A

Heterogeneous Graph Neural Networks for Assumption-Based Argumentation

Autori: Preesha Gehlot, Anna Rapberger, Fabrizio Russo, Francesca Toni
Pubblicato in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Numero 40, 2026, ISSN 2374-3468
Editore: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.1609/AAAI.V40I23.38985

Leveraging Large Language Models for Causal Discovery: a Constraint-based, Argumentation-driven Approach

Autori: Li, Z., & Russo, F
Pubblicato in: 2026
Editore: PMLR

Heterogeneous Graph Neural Networks for Credulous Acceptance of Assumptions in ABA

Autori: Gehlot, P., Rapberger, A., Russo, F., & Toni,
Pubblicato in: 2025
Editore: HAL Science