Introduzione al problema: perché la semantica automatica è cruciale per i modelli linguistici italiani
Nel panorama dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) applicata all’italiano, il controllo qualità semantico automatico rappresenta l’ultimo e più critico passaggio per garantire che i testi generati non siano solo grammaticalmente corretti, ma semanticamente coerenti e contestualmente validi. Mentre la correttezza grammaticale è un prerequisito fondamentale, essa non assicura che il significato sia preciso, coerente e funzionale nel contesto reale—soprattutto in ambiti professionali come servizi clienti, traduzione automatica o pubblicazioni specializzate. Gli errori semantici, come ambiguità lessicali non risolte o incoerenze logiche, possono compromettere la fiducia degli utenti e generare fraintendimenti gravi, soprattutto in contesti normativi o tecnici. Il Tier 2 ha introdotto metodi strutturati per la disambiguazione contestuale e l’analisi della coerenza; qui, approfondiamo l’implementazione tecnica passo dopo passo, con esempi concreti e soluzioni operative per il contesto italiano.
Fondamenti tecnici: Knowledge Graph e modelli semantici adattati all’italiano
A differenza degli approcci generici basati su modelli multilingue, il controllo semantico per l’italiano richiede grafi di conoscenza (Knowledge Graph) adattati alle specificità linguistiche e culturali del nostro idioma. Il progetto WordNet-It e FrameNet-Italiano offrono strutture ontologiche preesistenti, ma necessitano di integrazione con ontologie settoriali (legale, medico, finanziario) per catturare sensi precisi e contestuali. Ad esempio, la parola “banca” può indicare un istituto finanziario o, in frasi come “ha aperto una banca sul conto”, un conto corrente; il disambiguatore deve riconoscere questo contesto attraverso embedding contestuali addestrati su corpora nazionali (CORPUS-IT, CREA-IT). Modelli come Sentence-BERT multilingue (distilBERT, RobBERT) devono essere finetunati con dataset semantici italiani, privilegiando rappresentazioni di frase sensibili al ruolo sintattico e alla funzione pragmatica.
Fase 1: Analisi strutturale e segmentazione semantica del testo generato
Tokenizzazione e segmentazione semanticarichiede di andare oltre la semplice separazione dei token: si applica una tokenizzazione morfosintattica che identifica entità concettuali e relazioni semantiche. Ad esempio, nella frase “La banca ha registrato la transazione alle 15:00”, il token “banca” viene taggato non solo come sostantivo, ma con annotazione di tipo “istituto finanziario” e relazione “ha_registrato” legata a “transazione”, con timestamp implicito. Questa strutturazione è resa possibile da pipeline spaCy con modello italiano (it_core_news_trf) arricchito da regole di segmentazione contestuale.
Estrazione di entità nominate con disambiguazione contestualeusa pipeline NER come flair.it o spaCy con modelli addestrati su testi legali/finanziari, integrati con resolver di coreference per collegare “è” a “La banca” in frasi complesse. Un errore frequente è la confusione tra “banca” come entità fisica e “banca” come verbo (“ha aperto una banca”), risolvibile con regole basate su marcatori contestuali (avverbi di tempo, locazioni, pronomi).
Analisi sintattica avanzatacon dependency parsing rivela dipendenze semantiche: es. “ha aperto” → “banca” è soggetto, “transazione” è complemento oggetto; un errore critico è un’analisi errata della dipendenza che porta a attribuire azioni a entità sbagliate. Ad esempio, in “Il cliente ha aperto la banca sul conto”, l’analisi corretta conferma la relazione logica tra soggetto, azione e oggetto finanziario.
Fase 2: Riconoscimento preciso delle ambiguità lessicali in contesti italiani
Il problema dell’omografiaè centrale: la parola “banca” ha almeno tre sensi distinti in italiano, e la disambiguazione richiede contesto locale e globale. Il metodo proposto utilizza un sistema di punteggio di plausibilità basato su frequenza d’uso in corpus nazionali (CORPUS-IT), integrato con attenzione contestuale via modelli transformer (es. BERT distil-it) che pesano i sensi possibili in base al vicinato sintattico e al grafo di conoscenza.
Esempio concreto:
– Frase ambigua: “Il cliente ha aperto una banca sul conto.”
– Analisi passo a passo:
1. Tokenizzazione: [Il / cliente / ha / aperto / una / banca / sul / conto]
2. Parsing dipendenze: “apertura” → “banca” (oggetto), “sul conto” (modificatore)
3. Recupero frequenza da CORPUS-IT: “banca” come “istituto di credito” è 3.2 volte più frequente di “banca” come “terreno”
4. Scoring semantico: punteggio 0.94 per “banca” → istituto → soggetto plausibile
5. Output: annotazione contestuale “ambiguity risolta: istituto finanziario”.
La tecnica combina regole linguistiche (es. “sul conto” implica relazione finanziaria) con modelli statistici per superare ambiguità che sfuggono a sistemi generici.
Fase 3: Controllo della coerenza contestuale linguistica
La coerenza argomentativasi verifica attraverso grafi di discorso che tracciano la linearità tematica e la presenza di salti logici. Ad esempio, una sequenza come “La banca ha registrato la transazione. Poi il cliente ha ricevuto un messaggio. Poi ha aperto un conto” può essere coerente solo se i tempi verbali e i soggetti sono collegati. Un motore di inferenza basato su FrameNet-Italiano identifica ruoli semantici (es. ALEGATO, CAUSATO) e verifica che non emergano contraddizioni temporali o contraddizioni logiche.
Esempio di rilevazione:
Frase: “Il cliente ha aperto un conto. La banca ha registrato la transazione. Poi ha ricevuto un messaggio.”
Analisi:
– Dipendenze: “ha aperto” → “conto” (soggetto)
– “ha registrato” → “transazione” (oggetto)
– “ha ricevuto” → “messaggio” (oggetto)
– Grafo di discorso rileva un salto logico: un conto non genera automaticamente un messaggio; sistema segnala incoerenza temporale e pragmatica.
Un’altra sfida è la coerenza pragmatica: pronomi vaghi come “esso” in “La banca ha aperto un conto. Esso è stato verificato.” richiedono coreference resolution con regole contestuali italiane (es. “esso” si riferisce all’ultima entità istituzionale).
Fase 4: Implementazione tecnica e pipeline automatizzata
Architettura modulare della pipeline:
1. **Pre-elaborazione**: normalizzazione testo (rimozione di caratteri speciali, correzione ortografica con Aspell), tokenizzazione morfosintattica con spaCy it
2. **Parsing semantico**: applicazione di modelli BERT distil-it finetunati su CORPUS-IT, con output di dipendenze e ruoli semantici
3. **Disambiguazione lessicale**: sistema di scoring basato su frequenza, contesto locale (finestre di 5 parole) e grafo di conoscenza
4. **Controllo coerenza**: motore inferenziale FrameNet + grafo discorsivo per rilevare incoerenze
5. **Reportistica**: output DOCX o JSON con anomalie segnalate, punteggi di confidenza, esempi di ambiguità risolta
Esempio di configurazione Python(con Airflow):
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime
def pipeline():
input_text = “La banca ha registrato la transazione alle 15:00. Il cliente ha aperto un conto.”
results = semantic_analysis(input_text)
# Salva report JSON
with open(f”report_{datetime.now().strftime(‘%Y%m%d_%H%M’)}.json”, “w”) as f:
json.dump(results, f, indent=2)
pipeline_dag = DAG(‘testo_qualita_semantica’, start_date=datetime(2024, 4, 5), schedule_interval=’daily’)
task1 = PythonOperator(task_id=’anal