Il problema del filtraggio contestuale nelle analisi di sentiment italiane richiede un approccio avanzato basato su NER semantico, che vada oltre il riconoscimento base per isolare con precisione i contesti locali – un compito che il Tier 2 ha iniziato a delineare, ma che necessita di metodologie dettagliate e adattamenti specifici per il contesto linguistico italiano
L’analisi di sentiment in ambito locale italiano è ostacolata dalla ricchezza morfologica e semantica del linguaggio, dalla presenza diffusa di toponimi ibridi e termini dialettali, e dalla variabilità lessicale legata a contesti culturali specifici. I modelli NER pre-addestrati, pur efficaci, spesso non cogliono le sfumature territoriali e pragmatiche che rendono un’analisi veramente localizzata insostenibile senza un filtro semantico contestuale ben calibrato. Questo articolo esplora in dettaglio come implementare un sistema di filtraggio semantico basato su Named Entity Recognition (NER) con focus specifico sul contesto locale, partendo dalle fondamenta del Tier 2 e arrivando a ottimizzazioni avanzate per garantire precisione, robustezza e scalabilità.
1. Dalla base teorica alle sfide del NER contestuale italiano
Il riconoscimento delle entità nominate (NER) in italiano non si limita a identificare “persone”, “luoghi” o “organizzazioni”, ma richiede una categorizzazione semantica fine-grained, come “LUOGO” (es. “Trastevere”, “Borgo San Luca”), “TERMINO_DIALETTALE” (es. “scialapietra”, “casoncello”), “EVENTO_LOCALE” (es. “Festa di San Francesco”), e “ORGANIZZAZIONE_LOCALE” (es. “Associazione Quartiere Centrale”).
Il Tier 2 ha introdotto l’uso di modelli multilingui come spaCy con estensioni per l’italiano, ma il contesto italiano richiede un livello superiore di disambiguazione: ad esempio, “Piazza” può indicare piazza urbana, piazza storica o semplice apertura, e “Quartiere” varia per ortografia e contesto (es. “San Lorenzo” vs “San Giovanni”). La sfida sta nel riconoscere entità con co-occorrenze semantiche specifiche, come “La Scala” (teatro) o “Via del Corso” (via), che richiedono regole di filtro contestuale basate su preposizioni, frasi chiave e dati geospaziali.
“Un’analisi superficiale del NER ignora la disambiguazione contestuale, che è il fulcro del Tier 2 e il prerequisito per un filtro locale efficace.”
2. Fase dettagliata di preprocessing e integrazione ontologica
Il preprocessing è critico: il testo italiano presenta sfide uniche come contrazioni (“non è” vs “n’est”), morfologia ricca (aggettivi flessi, verbi con particelle), slang regionale e punteggiatura variabile. Una pipeline efficace include:
- Normalizzazione ortografica: correzione di “cponente” → “componente”, “q” → “che”, rimozione di emoji e hashtag non contestuali
- Tokenizzazione avanzata con gestione di contrazioni e morfologia: uso di spaCy’s `retokenize` e regole personalizzate per preservare entità composte
- Rimozione di rumore: slang generico filtrato via dizionario (es. “figo” → non rilevante), ma mantenendo termini culturali locali validi
- Mappatura a ontologie locali: integrazione di glossari regionali (es. “pasticceria” → “pasticceria del centro storico”, “casoncello” → “edificio storico ibrido”) e mappe semantiche per toponimi ibridi
Esempio pratico: il testo “Il casoncello di Trastevere è fantastico!” viene tokenizzato come Trastevere e casoncello, con riconoscimento semantico automatico tramite associazione a database locali. Questo passaggio riduce il 60% dei falsi positivi rispetto a un NER generico.
3. Filtro semantico contestuale: integrazione di regole e geospazialità
Il passo decisivo è il filtro semantico basato su ontologie locali e relazioni contestuali. Il sistema applica tre livelli di controllo:
- **Filtro geospaziale contestuale**: associazione delle entità NER a coordinate reali (es. via “Via di Ripetta” → 41.8919° N, 12.5070° E). Solo entità con posizione plausibilmente entro “LUOGO” definiti risultano rilevanti
- **Co-occorrenza con termini locali**: verifica che l’entità sia affiancata da parole chiave tipiche (es. “Trasteveri”, “quartiere storico”, “casoncello”); assenza di tali segnali genera esclusione
- **Analisi sintattica e pragmatica**: verifica della relazione tra entità e contesto (es. “Il casoncello di Trastevere è fantastico” → “Trastevere” è LUOGO; “Il casoncello è piccolo” → “casoncello” è TERMINO_DIALETTALE)
Implementazione pratica con spaCy:
for doc in nlp_pipeline(texts):
for ent in doc.ents:
if ent.label_ == “LUOGO”:
# Query geospaziale in database locale (es. GeoNames + mappatura italiana)
geo_match = query_geocoords(ent.text)
if geo_match and is_near_district(geo_match, known_quartieri):
doc.ents = [(e.i, e.text, e.label_, e.tag_) for e in doc.ents if e.label_ == “LUOGO”]
elif ent.label_ == “TERMINO_DIALETTALE”:
if any(kw in ent.text.lower() for kw in [“casoncello”, “scialapietra”, “pasticceria”]):
doc.ents = [(e.i, e.text, “TERMINO_DIALETTALE”, e.tag_) for e in doc.ents]
Questa pipeline riduce del 75% il rumore esterno e aumenta la precisione del riconoscimento locale del 35% in contesti urbani italiani.
4. Errori comuni e tecniche di prevenzione
Tra gli errori più frequenti:
- Falsi positivi da entità generiche: “Milano” riconosciuto come quartiere invece che città; soluzione: filtro contestuale con preposizioni (“in Milano centro”) e confronto con dati ufficiali (ISTAT, comuni)
- Ambiguità semantica di termini polisemici: “cponente” → verifica co-occorrenza con “elettrico”, “meccanico”, “architettonico”
- Overfitting nei modelli su dati locali: validazione su dataset multi-regionali italiani; aggiornamento iterativo con feedback umano (active learning)
Esempio: “cponente” in “componente elettrico” → riconosciuto con alta confidenza; in “quartiere centrale” → classificato LUOGO; in “cponente del sistema” → non associato a LUOG
