卡特琳娜·马拉佐波卢
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2020年–今天
2024 【c7】 夏洛特·西斯卡 , 卡特琳娜·马拉佐波卢 , 梅丽莎·艾莱姆 , 詹姆斯·博诺 :
检查LLM评估对基准分布假设的稳健性。 ACL(1) 2024 : 10406-10421 [i5] 梅丽莎·艾莱姆 , 卡特琳娜·马拉佐波卢 , 夏洛特·西斯卡 , 詹姆斯·博诺 :
检查LLM评估对基准分布假设的稳健性。 CoRR公司 abs/2404.16966 ( 2024 ) 2023 【c6】 徐晨 , 卡特琳娜·马拉佐波卢 , 李慧思 , 克里斯汀·阿加瓦尔 , 杰森·苏库马兰 , 奥德·霍夫莱特纳 :
使用反向距离加权和远程学习对未标记线段进行二元分类器评估。 KDD公司 2023 : 3877-3888
2010 – 2019
2016 【c5】 大卫·阿尔布尔 , 卡特琳娜·马拉佐波卢 , 大卫·D·延森 :
从关系数据推断因果方向。 阿联酋 2016 [i4] 卡特琳娜·马拉佐波卢 , 鲁米·戈什 , Prasanth Lade公司 , 大卫·D·延森 :
制造领域的因果发现。 CoRR公司 abs/1605.04056 ( 2016 ) 2015 【c4】 卡特琳娜·马拉佐波卢 , 马克·迈尔 , 大卫·D·延森 :
学习具有关系和时间依赖的因果模型的结构。 阿联酋ACI 2015 : 66-75 【c3】 卡特琳娜·马拉佐波卢 , 马克·迈尔 , 大卫·D·延森 :
学习具有关系和时间依赖的因果模型的结构。 阿联酋 2015 : 572-581 2014 【c2】 大卫·阿尔布尔 , 卡特琳娜·马拉佐波卢 , 丹·加兰特 , 大卫·D·延森 :
因果推理与关系数据的倾向得分匹配。 CI@UAI 2014 : 25-34 [i3] 卡特琳娜·马拉佐波卢 , 大卫·阿尔布尔 , 大卫·D·延森 :
提炼社会影响的语义。 CoRR公司 abs/1412.5238 ( 2014 ) 2013 【c1】 马克·迈尔 , 卡特琳娜·马拉佐波卢 , 大卫·阿尔布尔 , 大卫·D·延森 :
一种从关系数据中学习因果模型的完善算法。 阿联酋 2013 [i2] 马克·迈尔 , 卡特琳娜·马拉佐波卢 , 大卫·D·延森 :
关系数据概率模型中独立性的推理。 CoRR公司 abs/1302.4381 ( 2013 ) [i1] 马克·迈尔 , 卡特琳娜·马拉佐波卢 , 大卫·阿尔布尔 , 大卫·D·延森 :
一种从关系数据中学习因果模型的完善算法。 CoRR公司 abs/1309.6843 ( 2013 )