Introduzione: il problema centrale della disambiguazione semantica nei form Bili
Il Tier 2 rappresenta la base metodologica per riconoscere e segmentare semanticamente le unità testuali nei form Bili italiani, ma spesso si scontra con l’ambiguità lessicale e contestuale caratteristica del linguaggio reale. Gli approcci tradizionali basati su tokenizzazione parola per parola non cogliono le sfumature sintattiche e semantiche, limitando la qualità della risposta automatica. L’adozione della tokenizzazione contestuale, con modelli bidirezionali come mBERT finetunati su corpora linguistici italiani, consente di interpretare parole come “banco” (istituto finanziario vs banco scolastico) o “richiesta” (formale vs informale) in base al contesto fraseale. Questa capacità è essenziale per evitare errori di interpretazione che compromettono l’efficacia e la credibilità delle risposte automatizzate.
Analisi del Tier 2: limiti della segmentazione semantica statica
Il metodo A del Tier 2, basato su analisi grammaticale e Word Sense Disambiguation (WSD), si rivela insufficiente in contesti con alta ambiguità lessicale. Ad esempio, la domanda “Presentate il d.o. per la verifica”: il termine “d.o.” può indicare “documento” o “dipartimento operativo”, senza un contesto sufficiente a disambiguarsi. Il WSD manuale, pur efficace in contesti controllati, richiede regole complesse e fallisce con frasi complesse, idiomatiche o regionali. Viceversa, il Tier 2 non integra la dinamica del contesto sintattico, perdendo la capacità di interpretare costruzioni come “richiesta di convalida del documento bancario” rispetto a “richiesta di convalida del documento scolastico”, dove “banco” ha significati radicalmente diversi.
Fase 1: preparazione del corpus dei form Bili con normalizzazione contestuale
Fase fondamentale per garantire qualità del segnale di input:
- Estrazione del testo da moduli digitali o PDF, con rimozione di caratteri non standard (es. “c. B.O.” → “certificato di studio”) e normalizzazione ortografica (es. “d.o.” → “documento ufficiale”).
- Tokenizzazione iniziale tramite regole linguistiche italiane, rispettando la morfologia e sintassi del linguaggio formale e colloquiale italiano.
- Annotazione semantica preliminare mediante dizionari contestuali (es. terminologia bancaria, termini amministrativi) e pattern sintattici (es. “richiesta di [oggetto]”, “segnalazione di [evento]”).
- Creazione di un glossario linguistico multilivello: termini standard, varianti regionali (es. “prestito” vs “mutuo”), colloquiali e ambigui, con tag di tipo {significato} per annotazione semantica automatica.
Questo glossario diventa il riferimento per la fase successiva di embedding contestuale, garantendo che ogni parola venga mappata in uno spazio semantico arricchito e coerente.
Fase 2: implementazione della tokenizzazione contestuale con BERT multilingue mBERT
Caricamento di un modello mBERT fine-tuned su corpus di testo italiano (es. testi normativi, moduli istituzionali, documentazione amministrativa):
Il modello elabora frasi in modo bidirezionale, considerando il contesto a sinistra e a destra di ogni token. L’attenzione bidirezionale permette di catturare dipendenze sintattiche lunghe, fondamentali per interpretare costruzioni come “richiesta di convalida del documento bancario” dove “banco” dipende da “verifica” e “convalida”.
Applicazione di Layer Lineare per riduzione dimensionale degli embedding (dimensioni tipiche 768 → 384), seguita da threshold semantico (es. valore cos ≤ 0.45) per filtrare token irrilevanti come preposizioni o articoli, mantenendo solo quelli con carico semantico significativo.
Esempio pratico:
Frase: “Il d.o. per la verifica è in fase di approvazione.”
Embedding contestuale di “d.o.”: vettore dinamico che differisce da “d.o.” in “d.o. scolastico” grazie al contesto sintattico e semantico. Il modello apprende rappresentazioni adattate al dominio, evitando ambiguità.
Questa pipeline garantisce che il modello operi su rappresentazioni semantiche ricche, non solo testuali, aumentando la precisione della risposta.
Fase 3: analisi semantica fine-grained e disambiguazione contestuale
Applicazione di un cluster sémantico basato su similarità coseno tra embedding: raggruppa parole con significati sovrapposti o dipendenti dal contesto, es. “richiesta”, “richiesta di”, “richiesta formale” convergono in cluster tematici distinti da “convalida”, “certificazione”, “approvazione”.
“La disambiguazione non è solo linguistica, ma anche pragmatica: il contesto non è solo grammaticale, ma istituzionale e situazionale.” — Esempio tratto da analisi di risposte reali in moduli Bili regionali.
Implementazione di un disambiguatore ibrido:
- Embedding contestuali → vettori di dimensione 768
- Calcolo distanza coseno tra vettori in uno spazio stratificato: dominio
Validazione manuale su 500 campioni critici: cluster con errore >15% portano a aggiornamento dinamico delle etichette e retraining incrementale.
Fase 4: mappatura semantica e integrazione con taxonomia di intenti
Definizione di una taxonomia intenti basata su analisi dei campi form (es. “verificaDocumentazione”, “segnalazioneGuasto”, “richiestaChiarimenti”) arricchita con sottocategorie contestuali.
- Embedding associati a intenti tramite classificatore supervisionato (fine-tuned DistilBERT su dataset annotati)
- Weighted fusion di intenti multipli con meccanismo di fallback: “convalida + documento” → intento “convalidaDocumentazione” con priorità; “convalida + chiarimenti” → “richiestaChiarimenti”
- Gestione di ambiguità tramite scoring contestuale: peso sintattico + semantico → decisione finale accurata
Esempio:
Frase: “Richiedo la verifica del d.o. per la mutuo.”
Embedding → probabile intento (cos=0.89), (cos=0.32).
Il sistema assegna priorità al primo, evitando risposte ambigue.