L’estrazione del fragmento chiave avviene attraverso un processo a tre fasi:
1. Analisi lessicale arricchita con ontologie tematiche italiane, tra cui il *Thesaurus del Ministero dell’Università* e il *Dizionario Terminologico delle Imprese*, per identificare termini chiave contestuali.
2. Mappatura automatica con GraphDB, che costruisce un grafo semantico dinamico dove i nodi rappresentano concetti e gli archi relazioni di tipo “causa-effetto”, “classificazione gerarchica” o “relazione operativa”.
3. Validazione mediante confronto con un corpus manuale di riferimento, calcolando la coerenza semantica con soglia dinamica del 92%, garantendo che ogni tag sia riconosciuto solo in contesti autentici.
Un esempio concreto: un testo su “politiche di riduzione delle emissioni” viene assegnato al tag “ambiente aziendale” e non al generico “politiche ESG”, grazie all’analisi sintattica che rileva la specificità operativa e al mapping ontologico che esclude ambiti non pertinenti.
– **Livello Generale**: concetti ampi e universali (es. *ambiente*, *politica*, *impresa*), con inclusione rigida basata su parole chiave e gerarchie semantiche.
– **Livello Specifico**: categorie operative (es. *sostenibilità*, *energia rinnovabile*, *gestione rifiuti*), con definizioni precise e regole di esclusione.
– **Livello Contestuale**: sottocategorie dinamiche, costruite tramite clustering supervisionato su corpus annotati manualmente, che identificano cluster semantici distinti tra contenuti simili.
La costruzione della tassonomia avviene tramite clustering gerarchico con algoritmi *agglomerative* su embeddings contestuali (Sentence-BERT in italiano), integrati con spaCy italiano esteso tramite *EntityRuler* per regole personalizzate di disambiguazione. Ad esempio, il termine “reseau” viene riconosciuto come “rete” in ambito tecnico o “rete diplomatica” in contesti specifici, grazie a pattern contestuali e regole linguistiche predefinite.
- Tokenizzazione contestuale: testo diviso in unità lessicali mantenendo dipendenze sintattiche tramite spaCy italiano, con gestione specialistica di pronomi e forme composte tipiche del linguaggio formale italiano.
- Lemmatizzazione avanzata: riduzione a lemma con contesto grammaticale, evitando errori comuni nella gestione di termini tecnici (es. “emissioni” → “emissione”, “emissioni” → “emissione” con riconoscimento plurale).
- Riconoscimento entità nominate (NER) contestuale: modello SpaCy italiano addestrato su dati aziendali e ambientali, con personalizzazione tramite *Custom NER* per riconoscere entità specifiche come “Protocollo di Kyoto”, “CORSIA” o “Fondo per l’Energia Sostenibile”.
- Calcolo similarità semantica: Sentence-BERT in italiano (modello *it-Sentence-BERT-1.1*) applica embedding contestuali per confrontare il testo con i tag, con soglia dinamica del 92% di coerenza: solo se la similarità supera questa soglia, il tag è confermato.
- Regole sintattiche di disambiguazione: analisi delle dipendenze sintattiche (es. “il progetto *riduce* le emissioni” → tag “ambiente + riduzione emissioni”), con fallback a disambiguazione manuale per casi ambigui (es. “risorsa” in “risorsa finanziaria” vs “risorsa umana”).
Esempio operativo: il testo “La nuova strategia di *sostenibilità* include obiettivi *ambientali* e *operativi* per la riduzione delle *emissioni industriali* entro il 2030” genera i tag ambiente aziendale, riduzione emissioni e protocollo Kyoto, escludendo generici “politiche ESG” grazie al contesto operativo e alla presenza di termini specifici.
– Precision: % di tag assegnati correttamente rispetto al totale
– Recall: % di concetti semantici effettivamente catturati
– F-measure: media armonica tra precision e recall, target ≥ 0.92
Frequenti errori: sovrapposizione tra tag “tecnologia” e “digitale” (es. “piattaforma digitale” vs “software industriale”), omissione di sottocategorie (es. “energia solare” vs “fotovoltaico”), risolti con regole di tagging composito che combinano più tag o contesto sintattico.
L’ottimizzazione iterativa prevede aggiornamenti settimanali del modello con nuovi dati annotati, riducendo i falsi positivi del 40% in 3 mesi. Un caso studio in un’azienda pubblica italiana:
– Problema: 42% di falsi positivi in ricerche su “mobilità sostenibile” (es. testi su trasporti urbani ma non su policy).
– Intervento: aggiornamento ontologia con nuove relazioni, regole NER per riconoscere “mobilità urbana sostenibile” e “trasporto pubblico eco-efficient”.
– Risultato: riduzione del 42% dei falsi positivi, tempo medio di reperimento ridotto del 35%.
Un esempio: una ricerca per “politiche ESG” restituisce contenuti taggati con ambiente aziendale, reporting sostenibile e ESG compliance, con filtro automatico di duplicati semantici tramite cosine similarity sui vettori embedding.
La configurazione di regole di routing intelligente garantisce che contenuti con tag “sostenibilità” siano indirizzati a gruppi autorizzati, con filtro automatico di contenuti duplicati o semanticamente ridondanti. La dashboard utente mostra visualizzazioni interattive delle relazioni semantiche, cluster di contenuti e loro connessioni, migliorando la navigazione e la scoperta.
– Monitoraggio semestrale con report automatizzati di precision, recall e tempo di risposta, inviati al team tech.
– Modulo di feedback utente per segnalare tag errati, con anal
Leave a Reply