Analisi del Lessico Coerente: la colonna portante della coerenza tematica

La coerenza lessicale tematica non si fonda su singole parole, ma su un lessico armonizzato, mappato gerarchicamente secondo la semantica italiana. Il Tier 2 introduce il concetto di normalizzazione semantica contestualizzata: non solo riconoscimento lessicale, ma risoluzione di ambiguità, varianti ortografiche e sinonimi, fondamentale per contenuti istituzionali dove precisione terminologica è imperativa. Un documento coerente richiede una mappatura formale dei termini chiave (es. “coerenza”, “coerenza lessicale”, “coerenza semantica”) attraverso un dizionario interno aggiornato, che integra regole lessicali specifiche per il linguaggio formale italiano e le sue sfumature dialettali.

La normalizzazione deve considerare:

  • Contrazioni comuni (“l’autore” vs “l’autore”), omografie (“carrello” vs “carro”), e contesto sintattico per disambiguare significati (es. “banco” come istituto vs mobilia)
  • Gestione di variazioni di genere e numero con lemmatizzazione contestuale, evitando errori di stemming generici
  • Integrazione di ontologie settoriali (es. normative ministeriali, terminologie giuridiche) per risolvere polisemia e sinonimi

L’uso di WordNet italiano esteso e di database locali come OpenThesaurus.it permette di creare una rete semantica dinamica, dove ogni termine è collegato a entità correlate, relazioni gerarchiche e contesti d’uso. Questo processo è ripetibile in pipeline automatizzate per garantire scalabilità e coerenza across migliaia di documenti.

Architettura semantica e pipeline di vettorializzazione in ambiente italiano

Il Tier 2 si basa su una pipeline di vettorializzazione semantica avanzata che trasforma testi in embeddings stabili e confrontabili. La fase critica è la fine-tuning di modelli BERT multilingue addestrati su corpora italiani, come BERT-It o Italiano-BERT, che catturano sfumature sintattiche e contestuali peculiari della lingua italiana, inclusa l’interazione tra lessico formale e regionale.

Fase 1: Preprocessing linguistico avanzato con gestione dialetti e varianti

  • Tokenizzazione con sentencepiece per gestire subword e omografie (es. “l’autore” vs “autore”)
  • Lemmatizzazione contestuale tramite modelli addestrati su testi istituzionali e giornalistici
  • Normalizzazione ortografica con regole specifiche per varianti regionali (es. “carrello” → “carro”)

Esempio pratico: La frase “Il banco è stato ridisegnato” viene tokenizzata come [“Il”, “banco”, “è”, “stato”, “ridisegnato”], con “banco” lemmatizzato correttamente indipendentemente dal contesto.

Fase 2: Estrazione e categorizzazione semantica via modelli BERT specializzati

Utilizzando BERT-It, ogni documento viene embeddingizzato in spazi vettoriali di dimensione 768, con particolare attenzione alla semantica concettuale italiana. La fase di embedding cross-documento riduce la dimensionalità tramite t-SNE, evidenziando cluster tematici e rilevando sovrapposizioni lessicali anomale. L’analisi delle relazioni entità-termine consente di identificare termini chiave mancanti o sovraesposti.

Strumento chiave: OpenThesaurus.it per la disambiguazione semantica contestuale: ad esempio, “banco” viene associato a “istituzione educativa” o “mobilia” in base alle parole adiacenti.

Fase 3: Confronto tematico e riduzione della dimensionalità semantica

Con t-SNE su embeddings BERT-It, si visualizza la coerenza tematica: i documenti correlati si raggruppano in cluster, mentre quelli discordanti emergono come outlier. Si calcola la deviazione standard delle posizioni semantiche per definire soglie di anomalia, evitando falsi positivi causati da coincidenze statistiche.

Esempio: un documento che usa “banco” in contesto istituzionale ma associato a parole colloquiali può essere evidenziato come anomalo.

Configurazione e pipeline automatizzata per la scansione semantica in ambiente italiano

L’implementazione richiede un ambiente Python 3.10+ con librerie specializzate per il linguaggio italiano, unite a strumenti di vettorializzazione e validazione. La pipeline si articola in cinque fasi operative, ciascuna con azioni tecniche precise.

Fase 1: Configurazione e preprocessing

  • Installazione: `pip install sentencepiece transformers torch torchvision torchaudio –extra-index-url https://huggingface.co/secret/` (modello multilingue addestrato su dati italiani)
  • Caricamento del modello italiano “it_core_news_sm” con spacy` per pre-lemmatizzazione e correzione ortografica
  • Applicazione di sentencepiece` per tokenizzazione subword, gestione varianti ortografiche e contrazioni

Esempio:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“it_core_news_sm”)
model = AutoModel.from_pretrained(“it_core_news_sm”)

Fase 2: Embedding e vettorializzazione

  • Fine-tuning di BERT-It su corpus tematici italiani (es. leggi ministeriali, documenti legali, articoli accademici)
  • Generazione di embeddings stabili per ogni documento, con riduzione del rumore semantico
  • Calcolo delle similarità coseno tra vettori per identificare documenti con significato simile

Parametro chiave: embedding dimension = 768, con normalizzazione L2 per coerenza comparativa

Fase 3: Rilevamento anomalie tramite clustering semantico

  • Applicazione di DBSCAN sugli embeddings per identificare cluster tematici e anomalie
  • T-SNE su embeddings ridotti per visualizzazione intuitiva e rilevamento outlier
  • Definizione soglie dinamiche basate su deviazione standard della densità dei punti