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+Si propone di creare un subset dei modelli attuali (di dominio e cross dominio) basato su un numero minimo di entità e relazioni. Essenzialmente gli Agenti, i Tempi, gli Eventi ed i Luoghi sarebbero le uniche tipologie di entità riconosciute avendo poi solo delle relazioni quanto più generiche possibile fra essi.
+Ciò porterebbe a dover (in prima istanza) analizzare i dati in input con un orizzonte di classificazione, correlazione e clusterizzazione quanto più limitato possibile.
+Ciò consentirebbe di utilizzare modelli AI NER relativamente semplici essendo gli insiemi da individuare ben disgiunti.
+La clusterizzazione sarebbe certamente imprecisa data la mancanza di un precisa tipizzazione e data ma mancanza di attributi specifici le sottoclassi di nodi, ma d'altro canto sarebbe semplice da attuare e costituirebbe una base di rapida adozione e realizzazione.
+Una volta ottenuti di grafi di dominio semplificati ed il cross dominio semplificato si potrà procedere alla specializzazione progressiva degli stessi.
+In altri termini, in questo modo, si riduce l'altezza del primo scalino necessario per avere un qualche risultato, in una perfetta logica di progressività di approccio.
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