Introduzione: l’ambiguità semantica tra “politica” e “governo” nel contesto italiano
Nel panorama linguistico italiano, la polisemia di termini come “politica” e “governo” genera frequenti ambiguità nei sistemi di ricerca semantica, soprattutto quando metadati non contestualizzati influenzano i risultati. Mentre Tier 1 ha illustrato la necessità di una comprensione profonda della polisemia per garantire intenzioni semantiche esatte, Tier 2 dimostra come il disambiguamento contestuale – reso possibile attraverso architetture avanzate come LangChain – sia cruciale per disambiguare significati sovrapposti in contesti diversi. Questo articolo approfondisce le tecniche tecniche e operative per implementare un controllo semantico preciso dei metadati, con particolare focus sull’italiano, fornendo una guida passo-passo per trasformare metadati ambigui in indicatori di ricerca semanticamente affidabili.
“La ricerca semantica non si limita a trovare parole, ma a capire il loro ruolo esatto nel contesto.” — Esperto linguistica computazionale, Università di Bologna, 2023
La sfida principale: perché “politica” e “governo” creano confusione nei risultati di ricerca italiane
Termini come “politica” (ambito economico, sociale, culturale) e “governo” (entità istituzionale, organo esecutivo) condividono radici comuni ma differiscono radicalmente in senso semantico e pragmatico. Nel linguaggio naturale italiano, la mancanza di filtri contestuali porti a risultati di ricerca che includono sia programmi di governo che l’istanza istituzionale, generando imprecisioni rilevanti soprattutto in archivi istituzionali, portali pubblici e sistemi di intelligence. Senza un disambiguamento semantico integrato, il modello rischia di associare “politica” a “governo” solo sulla base della frequenza lessicale, ignorando la struttura sintattica, le collocazioni e le entità nominali riconoscibili.
Fase 1: Preprocessing dei metadati per la normalizzazione semantica
Per costruire una base solida, i metadati devono essere preprocessati con attenzione alla lingua italiana:
- Tokenizzazione multilingue Unicode: utilizza librerie come spaCy con pipeline italiana (https://github.com/explosion/spaCy-italian) per separare correttamente parole e token, preservando caratteri tipografici e diacritici.
- Normalizzazione lessicale: rimuovi varianti ortografiche (es. “governo” vs “gobierno”), applica stemming controllato con algoritmi come Porter o algoritmi adattati all’italiano (es. stemmer basati su WordNet Italia), e filtra stopword con lista specifica italiana (es. “il”, “la”, “di”, “con”).
- Stemming e lemmatizzazione differenziati: mentre lo stemming riduce parola a radice, la lemmatizzazione mantiene la forma base corretta, essenziale per evitare errori in contesti semantici delicati.
Esempio concreto di preprocessing:
Dato il testo:
> “Il governo ha presentato una nuova politica economica, ma la politica di lungo termine rimane incerta.”
La tokenizzazione e normalizzazione produce:
`[“governo”, “ha”, “presentato”, “una”, “nuova”, “politica”, “economica”, “ma”, “la”, “politica”, “di”, “lungo”, “termine”, “incerta”]`
dopo rimozione di stopword e lemmatizzazione.
Fase 2: Integrazione di ontologie e grafi semantici per il disambiguamento contestuale
Il cuore del disambiguamento semantico risiede nell’integrazione di risorse linguistiche italiane specializzate:
Caricare un grafo semantico multilivello
Utilizza WordNet italiano esteso (https://github.com/luigicaccamo/wordnet-italiano) e Glove embeddings addestrati su testi ufficiali (es. documenti parlamentari, archivi ministeriali):
- Mappatura dei termini a nodi concettuali: ogni parola viene associata a un insieme di nodi tematici (es. “governo” → entità istituzionale, “politica” → settore economico o governativo).
- Relazioni semantiche: definisci relazioni tipo “sovrintende”, “esercita funzione”, “appartiene a”, per costruire un grafo contestuale dinamico.
- Integrazione con ontologie locali: usa OntoItalia (https://www.ontologiaitalia.it/) per arricchire il grafo con gerarchie ufficiali e definizioni contestuali standard.
Implementazione pratica con LangChain:
from langchain import ChatBot, PromptTemplate, use_llm
llm = LLM(“llama2:base”) # modello LLM italiano opzionale o multilingue fine-tuned
prompt_template = PromptTemplate(
“Considera il seguente testo: [inserisci testo]. Analizza i termini ‘{keyword1}’ e ‘{keyword2}’ nel contesto semantico italiano.
“{politica_sense}” si riferisce all’ambito governativo e istituzionale, mentre “{governo_sense}” rappresenta l’entità istituzionale formale.
Determina quale termine è più appropriato: [scelta contestuale basata su contesto, entità e collocazioni].
Esempio: ‘La legge riguarda la politica economica (senso politico) o il piano di governo (senso istituzionale)?’”
)
prompt = prompt_template.format(
keyword1=”governo”,
keyword2=”politica”,
politicsense=”senso governativo, legato a istituzioni e ruoli pubblici”,
governosense=”senso istituzionale, entità formale e organica”,
politica_sense=”ambito politico, economico e sociale di governo”,
governo_sense=”ente esecutivo, struttura governativa centrale”
)
response = llm.run(prompt, max_tokens=150)
Questo prompt orienta il modello a scegliere il significato corretto basato sul contesto, con un modello fine-tuned su dati semantici italiani.
Fase 3: Prompt dinamico con finestra contestuale di 7 token
Per garantire precisione, inserisci una finestra contestuale di 7 token intorno al termine ambiguo, ad esempio:
> “Il governo ha annunciato una nuova politica fiscale, ma la politica di stabilità nazionale rimane incerta.”
Il modello, confrontando “fiscale” con “politica” in questo contesto, dovrebbe privilegiare “politica” come settore esteso, non governance.
Esempio di feedback loop con aggiornamento semantico:
Se il sistema rileva un aumento di falsi positivi, aggiorna il grafo con nuove associazioni estratte da dataset annotati manualmente ogni semestre, integrando correzioni basate su errori reali.
Metodologia avanzata: embedding differenziati per contesto regionale
Addestra modelli di embedding su corpus locali: ad esempio, varianti linguistiche del “governo” in Lombardia vs Sicilia, con regole di disambiguazione basate su entità geografiche (es.
