Thats a unique idea.You should consider the following idea to enhance your idea so that it would impact uniquely: Natural language text has been the main and most comprehensive way of expressing and storing knowledge. A long standing goal in computer science is to develop systems that automatically understand textual data, making this knowledge accessible to computers and humans alike.  conceive automatic text understanding as a bottom-up approach, in which a series of interleaved tasks build upon each other. Each task achieves more understanding over the text than the previous one. In this regard,  present three methods that aim to contribute to the primary stages of this setting.#R##N#Our first contribution, ClausIE, is an open information extraction method intended to recognize textual expressions of potential facts in text (e.g. “Dante wrote the Divine Comedy”) and represent them with an amenable structure for computers [(“Dante”, “wrote”, “the Divine Comedy”)]. Unlike previous approaches, ClausIE separates the recognition of the information from its representation, a process that understands the former as universal (i.e., domain-independent) and the later as application-dependent. ClausIE is a principled method that relies on properties of the English language and thereby avoids the use of manually or automatically generated training data.#R##N#Once the information in text has been correctly identified, probably the most important element in a structured fact is the relation which links its arguments, a relation whose main component is usually a verbal phrase. Our second contribution, rdy, is a word entry recognition and disambiguation method. It aims to recognize words or multi-word expressions (e.g., “Divine Comedy” is a multi-word expression) in a fact and disambiguate verbs (e.g., what does “write” mean?). rdy is also an unsupervised approach, mainly relying on the syntactic and semantic relation established beten a verb sense and its arguments.#R##N#The other key components in a structured fact are the named entities (e.g., “Dante”) that often appear in the arguments. FINET, our last contribution, is a named entity typing method. It aims to understand the types or classes of those names entities (e.g., “Dante” refers to a writer). FINET is focused on typing named entities in short inputs (like facts). Unlike previous systems, it is designed to find the types that match the entity mention context (e.g., the fact in which it appears). It uses the most comprehensive type system of any entity typing method to date with more than 16k classes for persons, organizations and locations.#R##N#These contributions are intended to constitute constructive building blocks for deeper understanding tasks in a bottom-up automatic text understanding setting.#R##N# #N#Das Schreiben von Texten ist die wichtigste und reichhaltigste Art und ise, Wissen aus- zudrucken und zu speichern. Schon lange verfolgt die Informatik das Ziel, Systeme zu entwickeln, die Texte automatisch verstehen, um dieses Wissen sowohl Maschinen als auch Menschen zuganglich zu machen. In dieser Arbeit verstehen wir das Automatische Textver- stehen als bottom-up Aufgabe, in der eine Reihe ineinandergreifender Bausteine aufeinander aufbauen. Jeder Baustein erlangt dabei ein tieferes Textverstandnis als der vorhergehende. In diesem Sinne prasentieren wir drei Methoden, die alle zu den fundamentalen Stufen dieses Prozesses beizutragen.#R##N#Unser erster Beitrag, ClausIE, ist eine Methode der Offenen Informationsextraktion, die textuelle Ausdrucke von Faktekandidaten (z.B. “Dante schrieb die Gottliche Kommodie”) erkennt, und diese in einer maschinenlesbaren Struktur reprasentiert [(“Dante”, “schrieb”, “die Gottliche Kommodie”)]. Im Gegensatz zu vorherigen Ansatzen trennt ClausIE die Erkennung der faktischen Information von der Reprasentation, in einem Prozess der ersters als universell (d.h. domanenunabhangig), letzteres als streng anndungsabhangig versteht. ClausIE lost diese Aufgabe in einer grundsatzlichen, auf den Prinzipien der englischen Sprache aufbauenden ise und vermeidet damit den Gebrauch manueller oder automatisch generierter Trainingsdaten.#R##N#Wurde diese Art der Information korrekt identifiziert, ist das wahrscheinlich wich- tigste Element eines strukturierten Fakts die Relation, lche die verschiedenen Argu- mente miteinander verbindet. Hauptbestandteil einer solchen Relation ist ublicherise eine Verbalphrase. Unser ziter Beitrag, rdy, ist eine Worteintrag-Erkennungs und -Disambiguierungsmethode. Es erkennt Worter oder Mehrwortausdrucke (z.B. ist die “Gottli- che Kommdodie” ein Mehrwortausdruck) in einem Fakt und disambiguiert Verben (z.B. was “schreiben” bedeutet). rdy ist auch ein nichtuberwachtes Verfahren, das hauptsachlich auf der semantischen Beziehung zwischen einer Verbbedeutung und dessen Argumenten beruht. Die anderen Schlusselkomponenten eines strukturierten Fakts sind Eigennamen (z.B. “Dante”), die haufig als Argument auftreten. FINET, unser letzer Beitrag, ist eine Methode zur Typisierung von Eigennamen. Sie versteht die Typen oder Klassen solcher Eigennamen (z.B. ist “Dante” ein “Schriftsteller”). FINETs Fokus ist die Typisierung von Eigennamen in kurzen Eingaben, beispielsise Fakten. Im Gegensatz zu vorherigen Systemen ist es so konzipiert, dass es Typen findet, die dem Kontext der Eigennamen entspricht (z.B. dem Fakt in dem er auftritt). FINET verndet mit mehr als 16.000 Typen fur Personen, Organisationen und Orten das reichhaltigste Typsystem aller bisherigen Typisierungsmethoden.#R##N#Alle Beitrage stellen Bausteine fur das tiefere Verstandnis in einem bottom-up Verfahren zum automatischen Textverstehen dar.
['Luciano Del Corro', 'Rainer Gemulla', 'Simone Paolo Ponzetto']
I am writing a research paper on a idea Methods for Open Information Extraction and Sense Disambiguation on Natural Language Text
[{"from": "human", "value": "I am writing a research paper on a idea Methods for Open Information Extraction and Sense Disambiguation on Natural Language Text"}, {"from": "gpt", "value": "Thats a unique idea.You should consider the following idea to enhance your idea so that it would impact uniquely: Natural language text has been the main and most comprehensive way of expressing and storing knowledge. A long standing goal in computer science is to develop systems that automatically understand textual data, making this knowledge accessible to computers and humans alike.  conceive automatic text understanding as a bottom-up approach, in which a series of interleaved tasks build upon each other. Each task achieves more understanding over the text than the previous one. In this regard,  present three methods that aim to contribute to the primary stages of this setting.#R##N#Our first contribution, ClausIE, is an open information extraction method intended to recognize textual expressions of potential facts in text (e.g. \u201cDante wrote the Divine Comedy\u201d) and represent them with an amenable structure for computers [(\u201cDante\u201d, \u201cwrote\u201d, \u201cthe Divine Comedy\u201d)]. Unlike previous approaches, ClausIE separates the recognition of the information from its representation, a process that understands the former as universal (i.e., domain-independent) and the later as application-dependent. ClausIE is a principled method that relies on properties of the English language and thereby avoids the use of manually or automatically generated training data.#R##N#Once the information in text has been correctly identified, probably the most important element in a structured fact is the relation which links its arguments, a relation whose main component is usually a verbal phrase. Our second contribution, rdy, is a word entry recognition and disambiguation method. It aims to recognize words or multi-word expressions (e.g., \u201cDivine Comedy\u201d is a multi-word expression) in a fact and disambiguate verbs (e.g., what does \u201cwrite\u201d mean?). rdy is also an unsupervised approach, mainly relying on the syntactic and semantic relation established beten a verb sense and its arguments.#R##N#The other key components in a structured fact are the named entities (e.g., \u201cDante\u201d) that often appear in the arguments. FINET, our last contribution, is a named entity typing method. It aims to understand the types or classes of those names entities (e.g., \u201cDante\u201d refers to a writer). FINET is focused on typing named entities in short inputs (like facts). Unlike previous systems, it is designed to find the types that match the entity mention context (e.g., the fact in which it appears). It uses the most comprehensive type system of any entity typing method to date with more than 16k classes for persons, organizations and locations.#R##N#These contributions are intended to constitute constructive building blocks for deeper understanding tasks in a bottom-up automatic text understanding setting.#R##N# #N#Das Schreiben von Texten ist die wichtigste und reichhaltigste Art und ise, Wissen aus- zudrucken und zu speichern. Schon lange verfolgt die Informatik das Ziel, Systeme zu entwickeln, die Texte automatisch verstehen, um dieses Wissen sowohl Maschinen als auch Menschen zuganglich zu machen. In dieser Arbeit verstehen wir das Automatische Textver- stehen als bottom-up Aufgabe, in der eine Reihe ineinandergreifender Bausteine aufeinander aufbauen. Jeder Baustein erlangt dabei ein tieferes Textverstandnis als der vorhergehende. In diesem Sinne prasentieren wir drei Methoden, die alle zu den fundamentalen Stufen dieses Prozesses beizutragen.#R##N#Unser erster Beitrag, ClausIE, ist eine Methode der Offenen Informationsextraktion, die textuelle Ausdrucke von Faktekandidaten (z.B. \u201cDante schrieb die Gottliche Kommodie\u201d) erkennt, und diese in einer maschinenlesbaren Struktur reprasentiert [(\u201cDante\u201d, \u201cschrieb\u201d, \u201cdie Gottliche Kommodie\u201d)]. Im Gegensatz zu vorherigen Ansatzen trennt ClausIE die Erkennung der faktischen Information von der Reprasentation, in einem Prozess der ersters als universell (d.h. domanenunabhangig), letzteres als streng anndungsabhangig versteht. ClausIE lost diese Aufgabe in einer grundsatzlichen, auf den Prinzipien der englischen Sprache aufbauenden ise und vermeidet damit den Gebrauch manueller oder automatisch generierter Trainingsdaten.#R##N#Wurde diese Art der Information korrekt identifiziert, ist das wahrscheinlich wich- tigste Element eines strukturierten Fakts die Relation, lche die verschiedenen Argu- mente miteinander verbindet. Hauptbestandteil einer solchen Relation ist ublicherise eine Verbalphrase. Unser ziter Beitrag, rdy, ist eine Worteintrag-Erkennungs und -Disambiguierungsmethode. Es erkennt Worter oder Mehrwortausdrucke (z.B. ist die \u201cGottli- che Kommdodie\u201d ein Mehrwortausdruck) in einem Fakt und disambiguiert Verben (z.B. was \u201cschreiben\u201d bedeutet). rdy ist auch ein nichtuberwachtes Verfahren, das hauptsachlich auf der semantischen Beziehung zwischen einer Verbbedeutung und dessen Argumenten beruht. Die anderen Schlusselkomponenten eines strukturierten Fakts sind Eigennamen (z.B. \u201cDante\u201d), die haufig als Argument auftreten. FINET, unser letzer Beitrag, ist eine Methode zur Typisierung von Eigennamen. Sie versteht die Typen oder Klassen solcher Eigennamen (z.B. ist \u201cDante\u201d ein \u201cSchriftsteller\u201d). FINETs Fokus ist die Typisierung von Eigennamen in kurzen Eingaben, beispielsise Fakten. Im Gegensatz zu vorherigen Systemen ist es so konzipiert, dass es Typen findet, die dem Kontext der Eigennamen entspricht (z.B. dem Fakt in dem er auftritt). FINET verndet mit mehr als 16.000 Typen fur Personen, Organisationen und Orten das reichhaltigste Typsystem aller bisherigen Typisierungsmethoden.#R##N#Alle Beitrage stellen Bausteine fur das tiefere Verstandnis in einem bottom-up Verfahren zum automatischen Textverstehen dar."}]