Il Tier 2 rappresenta un passo fondamentale nell’elevazione della rilevanza semantica, soprattutto in contesti linguistici complessi come l’italiano, dove sfumature di registro, ambiguità lessicale e contesto culturale influenzano profondamente la comprensione. Tuttavia, anche il Tier 2, basato su metodi avanzati come NER personalizzato e ontologie linguistiche, spesso non cattura completamente il significato contestuale dinamico, rischiando risposte tecnicamente corrette ma semanticamente distanti dal tema reale dell’utente. È qui che il Tier 3 si afferma: un filtro contestuale multilayer, basato su NLP profondo, modelli semantici finetunati e feedback umano, che trasforma le risposte Tier 2 da utili a strategicamente pertinenti, coerenti e culturalmente accurate nel contesto italiano.

La rilevanza semantica, nel linguaggio italiano, non si limita al matching lessicale ma integra contesto, pragmatica, dominii tematici e ambiguità sincopiche. Il filtro contestuale Tier 3 opera su una pipeline stratificata che estrae entità linguistiche chiave (NER), valuta relazioni semantiche tramite ontologie come il WordNet italiano e l’it-TC, e assegna un punteggio contestuale dinamico basato su pesi tematici, struttura sintattica e marcatori pragmatici. Questo approccio dettagliato consente di distinguere, ad esempio, tra il Codice Civile, il Penale e l’amministrazione, evitando risposte generiche o fuori dominio.

Dalla Rilevanza Lessicale alla Relevanza Semantica Contestuale

Il Tier 2 ha già introdotto metodi per estrarre entità semantic-linguistiche (NER) e utilizzare ontologie linguistiche per superare il matching superficiale. Tuttavia, la rilevanza contestuale richiede un salto qualitativo: non basta riconoscere un’entità, ma comprenderne il ruolo, il campo applicativo e le relazioni con concetti affini nel dominio specifico. Il filtro contestuale Tier 3 integra tre livelli critici: estrazione avanzata di feature linguistiche, modelli semantici finetunati e un sistema di punteggio dinamico.

– **Estrazione semantica stratificata**: Oltre al tokenizzazione morfologica e analisi sintattica (con Camstrc o spaCy in italiano), si applicano tecniche di *dependency parsing* per identificare il ruolo sintattico di ogni parola e *coreference resolution* per collegare entità riferite allo stesso ente.
– **Modello semantico contestuale**: L’uso di BERT italiano multilingue (es. `bert-base-italian-cased`) finetunato su corpus giuridici, medici o tecnici permette di valutare la pertinenza semantica in tempo reale, catturando sinonimi, polisemia e ambiguità contestuale.
– **Punteggio contestuale dinamico**: Un sistema di weighted scoring combina:
– Pesi tematici (es. 40% per codice civile, 30% penale, 30% amministrativo)
– Coerenza pragmatica (es. uso di pronomi, connettori logici, marcatori di intonazione)
– Copertura ontologica (cross-referenziazione tra entità e definizioni in WordNet italiano)
– Stabilità semantica nel tempo (analisi di drift concettuale su dataset storici)

Esempio pratico di scoring:
Se una domanda menziona “contratto di locazione civile”, il sistema estrae “contratto”, “locazione”, “civile” e valuta la relazione gerarchica con WordNet (es. “locazione” come iponimo di “contratto di locazione”), il peso tematico assegnato al Codice Civile 1091, la coerenza pragmatica tramite marcatori tipici (“obblighi delle parti”, “durata”), e infine un punteggio aggregato superiore a 0.85 per classificare come “altamente rilevante”.

Fasi Operative per la Costruzione del Filtro Contestuale Tier 3

Fase 1: Estrazione e Stratificazione Linguistica Avanzata
Utilizzare pipeline di NLP in italiano che combinano:
– Tokenizzazione morfologica con `camstrc` per gestire flessioni e coniugazioni complesse (es. “verranno”, “locazioni”)
– Analisi sintattica semantica con `spaCy` + modello italiano (`it_core_news_sm` o `it_core_news_md`), estrattendo dipendenze, ruoli semantici e coreference
– Estrazione di entità semantic-linguistiche con NER personalizzato: identificare non solo nomi propri, ma anche concetti astratti (es. “obbligo”, “diritti”, “responsabilità”) tramite regole basate su WordNet italiano e regole linguistiche (es. “cessione”, “risoluzione”, “indennizzo”)

Fase 2: Integrazione Ontologica e Disambiguazione
Caricare ontologie linguistiche aggiornate:
– **WordNet italiano**: per mappare sinonimi (es. “locazione residenziale” ↔ “appartamento in affitto”), polisemia (“contratto” come accordo generale vs. contratto di lavoro) e gerarchie semantiche
– **it-TC (Italian Conceptual Tree)**: per valutare relazioni concettuali (iponimia, meronimia, causalità) e rilevare ambiguità contestuale (es. “cessione” in ambito giuridico vs. artistico)
– Applicare *Word Sense Disambiguation* per discriminare significati multipli basati sul contesto sintattico e pragmatico

Fase 3: Punteggio Contestuale Dinamico
Progettare un sistema di punteggio che combina:
– Pesi tematici (es. 0.4 Codice Civile, 0.3 Penale, 0.3 Amministrazione)
– Punteggio di coerenza pragmatica (analisi di marcatori conversazionali: “pertanto”, “inoltre”, “tuttavia”)
– Indice di copertura ontologica (quante entità correlate sono riconosciute e collegate)
– Stabilità semantica nel tempo (confronto con risposte generate in periodi precedenti per lo stesso tema)

“La vera sfida non è riconoscere una parola, ma capire il suo ruolo in un discorso complesso, dove ogni termine si trasforma secondo il contesto culturale e il registro linguistico italiano.”
— Esperto NLP Italiano, 2024

Fase 4: Integrazione nel Pipeline di Generazione LLM
Il filtro contestuale non è solo un’analisi pre-risposta, ma un *prompt engineering* attivo:
– Inserire il punteggio contestuale come prompt weighting per orientare modelli LLM verso risposte con punteggio > soglia (es. 0.7)
– Usare il profilo contestuale dinamico (entità, sintassi, pragmatica) come input aggiuntivo al prompt
– Inserire frasi guida come: “Rispondi con massima rilevanza semantica per il codice civile, evidenziando il ruolo delle parti e la coerenza con la normativa vigente”

Fase 5: Validazione e Monitoraggio Continuo
– **Dataset di validazione**: Creare un corpus bilanciato di domande italiane annotate per dominio, con etichette di rilevanza semantica e punteggi contestuali (gold standard)
– **Metriche di controllo**: Precision, recall, F1 per rilevamento ontologico; drift semantico (analisi di deviazione dei punteggi su temi ricorrenti); falsi positivi/negativi per ambiguità pragmatiche
– **Feedback loop umano**: Revisione periodica da parte di esperti giuridici/medici per aggiornare ontologie e pesi, prevenendo bias e obsolescenza concettuale

Esempio di tabella comparativa: efficacia del Tier 2 vs Tier 3 su casi giuridici