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I.PaC – Infrastruttura e servizi digitali per il patrimonio culturale

Grafo cross dominio

Phase 2 of 2
Elaborazione dei contributi e pubblicazione del Report finale della consultazione 19/11/2024 - 29/11/2024
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Changes at "Creazione Modello Dati Semplificato "

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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.\nCiò porterebbe a dover (in prima istanza) analizzare i dati in input con un orizzonte di classificazione, correlazione e clusterizzazione quanto più limitato possibile. \nCiò consentirebbe di utilizzare modelli AI NER relativamente semplici essendo gli insiemi da individuare ben disgiunti.\nLa 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.\nUna volta ottenuti di grafi di dominio semplificati ed il cross dominio semplificato si potrà procedere alla specializzazione progressiva degli stessi.\nIn 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."]
  • +["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.\nCiò porterebbe a dover (in prima istanza) analizzare i dati in input con un orizzonte di classificazione, correlazione e clusterizzazione quanto più limitato possibile. \nCiò consentirebbe di utilizzare modelli AI NER relativamente semplici essendo gli insiemi da individuare ben disgiunti.\nLa 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.\nUna volta ottenuti di grafi di dominio semplificati ed il cross dominio semplificato si potrà procedere alla specializzazione progressiva degli stessi.\nIn 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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  • +["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.\nCiò porterebbe a dover (in prima istanza) analizzare i dati in input con un orizzonte di classificazione, correlazione e clusterizzazione quanto più limitato possibile. \nCiò consentirebbe di utilizzare modelli AI NER relativamente semplici essendo gli insiemi da individuare ben disgiunti.\nLa 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.\nUna volta ottenuti di grafi di dominio semplificati ed il cross dominio semplificato si potrà procedere alla specializzazione progressiva degli stessi.\nIn 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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  • +["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.\nCiò porterebbe a dover (in prima istanza) analizzare i dati in input con un orizzonte di classificazione, correlazione e clusterizzazione quanto più limitato possibile. \nCiò consentirebbe di utilizzare modelli AI NER relativamente semplici essendo gli insiemi da individuare ben disgiunti.\nLa 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.\nUna volta ottenuti di grafi di dominio semplificati ed il cross dominio semplificato si potrà procedere alla specializzazione progressiva degli stessi.\nIn 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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Avatar: CRetico CRetico
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