Fondamenti: Oltre la Sintassi – Coerenza Lessicale e Coesione Pragmatica
A livello esperto, il controllo semantico automatico in lingua italiana non può limitarsi a regole sintattiche o lessicali basilari. Il Tier 2 introduce modelli semantici strutturati, basati su ontologie linguistiche e vettorizzazione contestuale, per analizzare coerenza lessicale, coesione tematica e contesto pragmatico. La sfida centrale è garantire che termini, significati e contesti siano allineati in frasi complesse, evitando ambiguità o contraddizioni interne – un requisito imprescindibile per contenuti Tier 2 avanzati, come manuali tecnici, documentazione legale o contenuti scientifici.
Il Tier 1 fornisce le basi: regole sintattiche, lemmatizzazione e riconoscimento di entità nominate (NER), indispensabili per il preprocessing. Il Tier 2 eleva il livello con modelli come Italian BERT, fine-tunati su corpora italiani, che catturano relazioni semantiche contestuali, trasformando frasi in embedding vettoriali dinamici. La coerenza lessicale, quindi, non è più una verifica statica ma un’analisi fluida e strutturata, che richiede integrazione di ontologie leggere e calcolo di similarità semantica (cosine similarity) tra vettori.
Il Passaggio Critico: Vettorizzazione Contestuale con Italian BERT
La fase fondamentale del Tier 2 è la generazione di embedding contestuali tramite modelli monolingue ottimizzati per l’italiano, come Italian BERT (v3) o Sentence-BERT multilingue addestrato su corpora italiani (es. Corpus del Trentino, OpenSubtitles-Italiano). Questi modelli producono rappresentazioni vettoriali di ogni parola non fisse, ma sensibili al contesto frasale: la stessa parola assume vettori diversi a seconda del significato e dell’ambito.
Fase operativa:
1. Tokenizzazione con `spaCy-italiano` (v3.7+), rimozione stopword personalizzata (escludendo termini tecnici rilevanti), lemmatizzazione accurata.
2. Input ai modelli vettoriali per generare embedding di dimensione 768–1024D.
3. Calcolo della cosine similarity tra vettori di parole consecutive in una frase: valori superiori a 0.85 indicano similarità semantica forte, <0.6 segnalano divergenza lessicale critica.
**Esempio pratico:**
Frase: “Il sistema di controllo regola la pressione in modo stabile.”
Embedding:
– “controllo” → [0.72, -0.45, …]
– “pressione” → [0.70, -0.43, …]
– Similarità cosine: 0.88 → coerente semantica.
Frase anomala: “Il controllo di pressione è instabile.”
– Similarità: 0.52 → divergenza contestuale, richiede analisi pragmatica.
Costruire il Tier 3: Regole di Coerenza Lessicale Dinamiche e Ontologie Specifiche
Il Tier 3 integra il Tier 2 con un sistema esperto di regole basate su ontologie linguistiche di dominio, adattando soglie di similarità in base a struttura sintattica e tipologia di contenuto.
Fase 1: Definizione del vocabolario semantico di riferimento.
– WordNet Italia per sinonimia e gerarchie gerarchiche (iperonimia/iponimia).
– BabelNet Italia per relazioni cross-ontologiche (es. “banco” come mobili vs istituzione).
– Ontologie di dominio: legal (es. “obbligo”, “responsabilità”), medico (es. “sintomo”, “diagnosi”), tecnico (es. “protocollo”, “algoritmo”).
Fase 2: Estrazione avanzata di relazioni semantiche con `spaCy-italiano` + librerie NLP (es. `pyogm`, `Stanza`).
– Estrazione sinonimi, opposizioni, contraddizioni contestuali.
– Applicazione di disambiguazione contestuale via modelli di attenzione (es. attenzione cross-attenzionale tra “banco” e “istituzione”).
Fase 3: Soglie dinamiche di similarità calcolate in base a:
– Tipo di frase (descrittiva, conclusiva, condizionale).
– Livello di formalità (normativa vs pratica).
– Presenza di termini polisemici (es. “banco”) con classificazione probabilistica.
Implementazione Tecnica Dettagliata: Passo dopo Passo
Fase 1: Preprocessing multilivello
Fase 1: Preprocessing avanzato
Utilizzo spaCy-italiano:load("it_core_news_sm") per tokenizzazione, lemmatizzazione e rimozione stopword personalizzate (escludendo “di”, “il”, “e” solo se non cruciali).
- Tokenizzazione con gestione di entità nominate (NER): riconoscimento di termini tecnici (es. “Protocollo UE”, “responsabilità penale”).
- Filtraggio stopword specifico: mantiene “stabilità”, “criticità”, “indicatori” ma elimina “il”, “di”, “a” non semanticamente rilevanti.
- Lemmatizzazione contestuale per parole polisemiche (es. “banco” → lemma corretto via contesto).
Fase 2: Generazione embedding con Italian BERT
Fase 2: Embedding contestuali con Italian BERT
Carica il modello italian-bert-base-cased da Hugging Face, fine-tuned su corpora italiani.
Per ogni frase, calcola embedding di dimensione 512:
“`python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“it-bert-base-cased”)
model = AutoModel.from_pretrained(“it-bert-base-cased”)
def embedding(s):
inputs = tokenizer(s, return_tensors=”pt”, max_length=128, truncation=True)
outputs = model(**inputs)
return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).detach().numpy() # media temporale
“`
Calcolo della similarità cosine tra vettori consecutivi:
cos_sim = cosine_similarity(embed1, embed2) # valori in [0,1]
Soglie operative:
– 0.85–1.0: coerente, mantiene senso originale.
– 0.6–0.84: divergenza moderata, richiede revisione contestuale.
– <0.6: discordante, valida verifica manuale.
Fase 3: Matrice di coerenza semantica e regole basate su ontologie
Fase 3: Regole semantiche e ontologie di dominio
Definizione di vocabolari semantici di riferimento:
- WordNet Italia: sinonimi (es. “veloce” ↔ “rapido”) e gerarchie (iperonimi: “mezzo” → “mezzo di trasporto”).
- BabelNet Italia: relazioni cross-dominio (es. “crisi” ↔ “instabilità economica” ↔ “rischio sociale”).
- Ontologie di dominio: legal (es. “obbligo contrattuale” ↔ “responsabilità”), medico (es. “febbre” ↔ “sintomo di infezione”).
Estrazione relazioni semantiche tramite `sp
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