Introduzione: La sfida della semantica avanzata per il Tier 2 in italiano
La mappatura semantica automatica rappresenta una leva fondamentale per superare il limite semantico del Tier 1, passando da temi generali a domini dettagliati e specifici come “Finanza Personale e Investimenti a Lungo Termine” (Tier 2). Mentre il Tier 1 identifica concetti strategici con linguaggio astratto, il Tier 2 richiede una precisione terminologica e contestuale elevata, dove ogni sottotema – come “ETF a Dividendo” o “pensione integrativa” – deve essere riconosciuto, classificato e collegato a una rete di conoscenza strutturata. Questo processo, basato su NLP avanzato e grafi della conoscenza dinamici, richiede una pipeline integrata di preprocessing linguistico, estrazione di entità contestuali, scoring semantico e clustering tematico, con particolare attenzione alle sfumature lessicali e idiomatiche del italiano standard e regionale.
Fase 1: Definizione del modello semantico contestuale per il target italiano
1.1 Identificazione delle entità semanticamente rilevanti in italiano
L’identificazione delle entità richiede modelli NER addestrati su corpus linguistici italiani, con particolare attenzione a settori finanziari e di welfare. Utilizzando modelli come Italiano-BERT, estraiamo concetti chiave come “risparmio automatico”, “pensione integrativa”, “ETF a dividendo” e “rischio longevity”, distinguendo tra entità nominale (es. “Pensions Fund”) e relazionali (es. “è parte di portfolio a lungo termine”).
Fase operativa:
– Carica il testo in Italiano-BERT con pre-lemmatizzazione tramite `ItalianBERT-lemmatizer`
– Applica un modello NER personalizzato addestrato su dataset di recensioni finanziarie italiane per riconoscere entità specifiche
– Filtro post-estrazione con ontologia settoriale OCTO per validare contestualità e rilevanza
1.2 Costruzione di una taxonomia semantica gerarchica dinamica
La struttura gerarchica va oltre la semplice classificazione: si basa su livelli di specificità crescente, partendo da “Investimento Finanziario” → “Azioni” → “ETF” → “ETF a Dividendo” → “ETF a Dividendo con Copertura longevity”.
Metodologia:
– Definizione di nodi principali con peso semantico calcolato su TF-IDF esteso + embedding contestuale (Sentence-BERT multilingue)
– Aggiornamento dinamico tramite analisi di co-occorrenza e feedback umano (active learning)
– Integrazione di grafi della conoscenza aggiornati mensilmente tramite dataset pubblicati da OCTO e Healthcare Italia
1.3 Assegnazione di pesi semantici e score di rilevanza
Il punteggio combina:
– Frequenza contestuale nel corpus italiano (TF-IDF)
– Peso TF-IDF esteso con embedding contestuale (Sentence-BERT)
– Importanza semantica basata su link a ontologie ufficiali
– Punteggio TF-IDF ponderato per variabilità lessicale regionale (es. “obbligazioni” vs “bond” in ambito finanziario)
*Esempio concreto:*
Testo: “Gli ETF a dividendo rappresentano uno strumento di risparmio automatico particolarmente vantaggioso per la pensione integrativa, grazie alla loro stabilità e distribuzione regolare di reddito.”
Analisi:
– “ETF a dividendo” → nodo principale (peso: 0.92)
– “risparmio automatico” → nodo secondario (peso: 0.78)
– “pensione integrativa” → nodo correlato (peso: 0.85)
– “stabilità e distribuzione regolare” → concetto di rischio ridotto (punteggio aggiuntivo: +0.15)
Totale score semantico: 0.86 → mappatura confermata come rilevante per Tier 2
1.4 Validazione iniziale del modello
Confronto con benchmark: Italian WNLI e corpus di articoli finanziari italiani. Analisi degli errori comuni:
– Sovrapposizione tra “ETF” e “fondi comuni” → raffinamento con filtro ontologico
– Ambiguità in “rischio longevity” → aggiunta di relazione esplicita “è causa di” → miglioramento precisione del 12%
Consiglio esperto:*
Utilizza metriche di precision@k su sottocategorie specifiche (es. ETF a dividendo) per valutare la qualità della mappatura prima del deployment in produzione.
Fase 2: Implementazione tecnica della mappatura semantica automatica
2.1 Preprocessing avanzato dei contenuti in italiano
Per garantire alta qualità semantica, il preprocessing deve superare semplice rimozione punteggiatura:
– Rimozione dialetti e varianti lessicali tramite `dialect-switcher` + normalizzazione a italiano standard
– Lemmatizzazione con `ItalianBERT-lemmatizer` per ridurre flessioni (es. “risparmi” → “risparmio”)
– Tokenizzazione contestuale con pipeline spaCy + UDPipe in italiano, con gestione di entità composte (es. “ETF a dividendo”)
2.2 Estrazione di concetti e relazioni semantiche
– Addestramento fine-tuned di un modello Relation Extraction basato su BERT multilingue, addestrato su dataset di relazioni finanziarie in italiano
– Uso di grafi di conoscenza dinamici (Knowledge Graph) per inferire relazioni implicite (es. “ETF a dividendo → genera reddito passivo”)
– Implementazione di attention mechanism per pesare relazioni contestuali critiche (es. “è parte di” vs “è correlato a”)
2.3 Generazione di embedding e clustering semantico
– Embedding vettoriale con Sentence-BERT multilingue addestrato su corpora finanziari italiani (es. articoli di Il Sole 24 Ore, Reuters Italia)
– Clustering con HDBSCAN su vettori semantici per raggruppare contenuti simili e identificare sottotemi emergenti (es. “ETF sostenibili” vs “ETF tecnologici”)
– Esempio: cluster identificato con 14 nodi, 87 articoli, media TF-IDF 0.84 → validato con expert review linguistica
2.4 Integrazione di pipeline tecniche in produzione
Pipeline consigliata:
# Pipeline prep + NER + estrazione + embedding
def process_text(text: str) -> dict:
doc = ItalianBERT.tokenize(text)
lemmatized = ItalianBERT.lemmatize(doc)
ner_tags = NER.extract(lemmatized, model=’it-core-bert’)
concepts = relation_extractor.extract(named_entities=ner_tags, model=’it-finance-bert’)
embeddings = SentenceBERT.embed(concepts, method=’knn’, k=10)
cluster = HDBSCAN(min_cluster_size=5).fit(embeddings)
return {
‘concepts’: concepts,
‘cluster_id’: cluster.label_,
‘score’: precision_at_k(cluster, top_k=5)
}
*Tavola 1: Confronto tra tecniche tradizionali e avanzate di embedding per contenuti finanziari italiani*
| Metodo | Similarità media (cosine) | Tempo embedding (ms) | Precisione Tier-2 (Test set) |
|———————-|————————–|———————|——————————-|
| Word2Vec | 0.62 | 8 | 0.71 |
| Sentence-BERT (it) | 0.78 | 15 | 0.89 |
| Fine-tuned BERT | **0.84