Fase 1: Preprocessing Semantico e Normalizzazione del Testo Italiano
La fase iniziale di elaborazione del testo italiano rappresenta il fondamento critico per qualsiasi sistema avanzato di controllo semantico. A differenza del Tier 2, che si concentra su pipeline strutturate con modelli NLP e scoring, il Tier 3 impone una normalizzazione profonda basata su conoscenza linguistica contestuale, morfologica e pragmatica, essenziale per evitare ambiguità e garantire che l’AI comprenda non solo le parole, ma il loro intento e rilevanza nel contesto italiano.
**1. Tokenizzazione e Segmentazione Grammaticale con `spaCy-it`**
L’uso di `spacy-it` consente una tokenizzazione precisa e una segmentazione grammaticale affidabile, identificando con accuratezza part of speech (POS) come nomi, verbi, aggettivi e pronomi, inclusa la gestione di pronomi clitici come “lo”, “la”, “gli” che in italiano modificano profondamente il senso semantico.
Esempio:
import spacy
nlp = spacy.load(“it_core_news_sm”)
doc = nlp(“Il governo ha approvato il decreto, ma i cittadini non ne hanno sentito parlare.”)
for token in doc:
print(f”{token.text:<10} {token.pos_:<8} {token.tag_:<8} {token.dep_:<10}”)
Questa operazione rivela che “ha approvato” è un verbo transitivo (V) con complemento oggetto “il decreto”, mentre “non ne hanno sentito parlare” presenta un’analisi di negazione con pronomi clitici (“ne”), richiedendo attenzione nella ricostruzione semantica.
**2. Rimozione Stopword e Normalizzazione Morfologica**
Le stopword linguistiche italiane — come “che”, “di”, “ne”, “gli” — non sono solo parole funzionali, ma possono alterare il senso se usate in modo non naturale. La normalizzazione include:
– Lemmatizzazione: “approvato” → “approvare” (levelling al lemma base);
– Contrazione pronomi: “lo” → “il”, “gli” → “gli”;
– Gestione varianti lessicali: “decreto” vs “decreto legislativo” → unificazione semantica su un termine target.
Questo processo riduce il rumore semantico e aumenta la coerenza rispetto al Tier 2, che spesso si limita a rimozione superficiale.
**3. Identificazione e Validazione di Entità Nominate (NER) Contestuale**
Nel testo italiano, entità come “Governo italiano”, “Decreto Legislativo 2023/123”, “Regione Lombardia” o termini normativi come “Articolo 14 Costituzione” richiedono riconoscimento preciso.
L’estrazione tramite `spacy-it` supporta database contestuali per validare riferimenti a:
– Entità organizzative: `ORG` con attributi tipo “Paese”, “Sede”;
– Entità temporali: `DATE`, `PERIOD`, `TIME` correlate a eventi legislativi;
– Termini giuridici e tecnici: `ORG` o `PRODUCT` con mapping a terminologie ufficiali (es. “Ministero della Salute”).
Esempio:
for ent in doc.ents:
if ent.label_ == “ORG” and ent.text in validata_enti_nazionali:
print(f”Entità riconosciuta: {ent.text} (ORG), contesto: {doc[ent.start:ent.end].text}”)
Una NER contestuale evita errori frequenti come l’equivalenza tra “Ministero” e “Presidenza” o la confusione tra norme nazionali e regionali.
**4. Gestione di Ambiguità Lessicale e Co-Referenza**
L’italiano è ricco di pronomi e omografie (es. “la banca” = istituto finanziario o struttura fisica). L’analisi di co-reference tramite modelli come `NeuralCoref` integrati in pipeline Tier 3 permette di tracciare riferimenti impliciti:
import neuralcoref
coref_pipe = neuralcoref.NormalizedCoref(nlp)
coref_doc = coref_pipe(doc)
for cluster in coref_doc._.coref_clusters:
print(f”Riferimento cluster: {cluster.main.text} → {cluster.mentions}”)
Questo evita contraddizioni come “Il sindaco ha firmato il decreto; esso lo approva”, dove “esso” deve puntare chiaramente al soggetto corretto.
**5. Normalizzazione Dialettale e Idiomatica**
Il controllo semantico Tier 3 deve riconoscere varianti regionali e modi di dire locali: “fare un cazzo di bene” (fare bene) in Nord Italia, o “prendersi un buco” (perdere tempo) in centro-sud.
L’integrazione di database lessicali multilingui (italiano standard + dialetti) e modelli fine-tuned su corpora regionali (es. giornali, forum locali) corregge falsi positivi.
Esempio:
# Filtro contestuale per dialetti
dialetti_riconosciuti = [“fare un cazzo”, “essere un bel guora”]
if any(token.text.lower() in dialetti_riconosciuti for token.text.lower() in token.text):
print(f”Termine dialettale rilevato: {token.text}, contesto: {token.sent}”)
Questo approccio previene errori di interpretazione in contenuti regionali.
**Riferimento essenziale al Tier 2**:
Mentre il Tier 2 fornisce un scoring di coerenza A–E su base sintattica e lessicale, il Tier 3 introduce una validazione semantica profonda, garantendo che “approvare” non venga usato in frasi come “il decreto ha approvarlo” (errore di agente), ma solo come “il governo ha approvato il decreto” (coerenza attesa).
**Riferimento essenziale al Tier 1**:
Il Tier 1 ha stabilito l’esigenza di coerenza semantica; il Tier 3 la trasforma in azione: non basta rilevare incoerenze, ma correggerle con regole contestuali e validazioni linguistiche automatizzate, riducendo il ricorso a revisione umana.
**Errori frequenti da evitare (Tier 3 focus):**
– **Sovrapposizione semantica**: uso indiscriminato di sinonimi come “decisione”, “scelta”, “risoluzione” senza contesto → soluzione: embedding semantici con cosine similarity > 0.85 per sinonimi;
– **Bias dialettale**: modelli pre-addestrati su italiano standard ignorano varianti → mitigazione con fine-tuning su corpus regionali;
– **Mancata ironia/sarcasmo**: frasi come “Che bell’iniziativa!’ (in tono sarcastico) interpretate letteralmente → integrazione di modelli sentiment + contesto conversazionale.
**Consiglio pratico**: implementare un filtro post-processing che segnala frasi con alto peso emotivo e basso allineamento semantico con il registro previsto (formale vs. colloquiale), con threshold configurabili.
**Tavola 1: Confronto Tra Tier 2 e Tier 3 Preprocessing**
| Fase | Tier 2 Approccio | Tier 3 Approccio |
|—————————|——————————————|——————————————————-|
| Tokenizzazione | `spacy-it` con POS base | `spacy-it` + lemmatizzazione e normalizzazione pronomi |
| Stopword removal | Rimozione lista standard italiana | Rimozione + filtro contestuale entità/nomi propri |
| NER | `spacy-it` entità generiche | Validazione ortografica + database contestuale regionale|
| Co-reference | Non supportata | Analisi cluster semantici con coref avanzata |
| Dialetti/idiomi | Limitato | Integrazione corpus locali + embedding multilingue |
**Tavola 2: Esempio di Flusso Passo-Passo nel Preprocessing Tier 3**
- Carica testo con spaCy-it:
Doc = nlp("Il Ministero dell’Economia ha annunciato una nuova misura, ma i cittadini non ne hanno sentito parlare.") - Tokenizzazione e POS tag:
[{text:"Il", pos:"DET", tag:"DET", dep:"det"}, {text:"Ministero", pos:"PROPN", tag:"PROPN", dep:"nsubj"}, {text:"dell’Economia", pos:"PROPN", tag:"PROPN", dep:"compound"}, {text:"ha", pos:"VERB", tag:"VERB", dep:"root"}, {text:"annunciato", pos:"VERB", tag:"VERB", dep:"dobj"}, {