La qualità del modello dipende direttamente dalla rappresentatività e pulizia del corpus. Si raccomanda di estrarre testi da fonti ufficiali e autorevoli: portali ISTAT, ministeri, portali regionali, giornali accreditati e repository istituzionali (es. OpenData ISTAT, PORTA, portali istituzionali regionali). Il scraping deve rispettare rigorosamente il GDPR: utilizzare richieste HTTP conformi, gestire cookie e header User-Agent realistici, evitare scraping di dati personali o protetti.
Fase 2: Filtraggio e normalizzazione
Si applica un filtro basato su frequenza di parola (escludere stopword italiane comuni), rimozione di contenuti duplicati (con hashing sfingibile) e normalizzazione ortografica mediante strumenti come `spaCy` con modelli multilingue aggiornati o `Normalizer` di `re`. Per il testo colloquiale o social, si introduce un modello di disambiguazione contestuale basato su `BERT` fine-tunato su dataset italiano (es. ItaloBERT) per correggere errori di digitazione e slang.
Fase 3: De-duplicazione e bilanciamento
Si utilizza un algoritmo di fuzzy matching (es. `fuzzywuzzy` in Python) per eliminare contenuti sovrapposti tra fonti, mantenendo al contempo una diversità linguistica: distinguere testi formali (giuridici, tecnici) da informali (social, blog).
*Esempio pratico:* Rimozione di 12% del corpus iniziale per duplicati, applicazione di un filtro che mantiene solo testi con ≥80% di contenuto non ripetuto e punteggio F1 > 0.85 sulle caratteristiche semantiche chiave.
“La normalizzazione non è semplice ortografia: in italiano, la flessione richiede approcci morfologici intelligenti per preservare la semantica.”
import spacy
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForWordEmbedding, BertForTokenEmbeddings, BertConfig
import torch
import numpy as np
# Carica modelli e tokenizer
nlp = spacy.load(“it_core_news_sm”) # modello italiano base con supporto morfologico
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“xlm-roberta-base”)
model = BertForTokenEmbeddings.from_pretrained(“xlm-roberta-base”, output_hidden_states=True)
model.eval()
# Funzione di embedding contestuale
def get_embedding(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors=”pt”, padding=True, truncation=True, max_length=512)
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
# Estrai vettori medi per token o media globale, con smoothing morfologico
embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).numpy()
# Normalizzazione L2 per stabilità
norm_factor = np.linalg.norm(embeddings)
if norm_factor > 0:
embeddings /= norm_factor
return embeddings
Implementare un passaggio di disambiguazione con `BERT` fine-tunato su dataset italiano di ambiguità (es. “banco” istituzionale vs piano fisico), utilizzando un layer aggiuntivo di classificazione a livello di token per selezionare il significato corretto.
Integrare metadati linguistici: aggiungere vettori di POS (part-of-speech) e dipendenze sintattiche come feature aggiuntive nel modello, aumentando la precisione contestuale.
Consideriamo il termine “obbligo di procedura catastale”:
– Tokenizzazione subword: [“obbligo”, “di”, “procedura”, “catastale”]
– Embedding medio: vettore medio con smoothing morfologico
– Aggiunta di features POS: “obbligo” (sostantivo), “procedura” (sostantivo), “catastale” (aggettivo qualificativo)
– Integrazione di metadati: tag POS e categoria semantica (es. “diritto immobiliare”)
Il risultato è un vettore 768-dimensionale che cattura non solo il significato, ma anche la funzione giuridica e la collocazione contestuale, migliorando la precisione del matching semantico in sistemi di ricerca legale.
*Tabella 1: Confronto tra embedding grezzi e arricchiti per termini giuridici*
| Termine | Embedding (raw) | Embedding arricchito | Precisione F1 |
|---|---|---|---|
| obbligo di procedura catastale | [vettore non discriminante] | [vettore contestuale arricchito] | 0.89 |
| responsabilità solidale | [ambiguity tra concetti economici e civili] | [vettore con feature POS e dipendenza] | 0.92 |
– Sovrapposizione semantica tra termini polisemici (es. “banco” istituzionale vs piano piano fisico): corretta con modelli fine-tunati su dataset specifici e disambiguazione contestuale.
– Distorsioni dovute a slang o errori di digitazione: implementare pre-elaborazione con `BERT` fine-tunato su corpus colloquiale italiano (es. Twitter Italia, forum regionali).
– Perdita di differenziazione in contesti formali: evitare il fine-tuning su corpus misti; usare dataset curati per settore (giuridico, tecnico, amministrativo).
Per garantire che i vettori preservino relazioni semantiche, si applicano test di analogia e analisi geometrica:
– Test di analogia: “gatto : cane :: pane : _” → dovrebbe restituire “burro”; errore frequente indica distorsione distributiva.
– Proiezioni t-SNE/UMAP: visualizzare i vettori in 2D per rilevare cluster anomali (es. termini tecnici isolati).
– Calibrazione di similitudine contestuale: calcolare cosine similarity su paragrafi con significati noti (es. definizioni legali), correggere deviazioni con loss di contrasto multilingue.
*Tabella 2: Valutazione qualitativa dei vettori su testi giuridici e tecnici italiani*
| Testo | Similarità cosine (paragrafi giuridici) | Valutazione umana (esperti) <3/5 | Similarità cosine (paragrafi tecnici) | Valutazione umana <3/5 |
|---|---|---|---|---|
| “L’obbligo di procedura catastale implica la presentazione formale di documenti entro 30 giorni” | 0.76 | 2.1 | 0.68 | 2.8 |
| “La responsabilità solidale implica condivisione totale del debito tra soggetti coinvolti” | 0.59 | 1.3 | 0.45 | 3.2 |
Per garantire coerenza tra lingue, si utilizza un metodo di allineamento parallelo basato su “anchor” semantici: termini chiave (es. “politica” in italiano vs “politics” in inglese) vengono selezionati per preservare vettori vicini in spazio embedding. Si misura la stabilità tramite varianza della similarità su testi regionali del Nord (es. Lombardia) e Sud (es. Calabria), evidenziando distorsioni dialettali o lessicali che richiedono adattamento del modello.
*Esempio pratico:* Confronto tra “regione automatica” in Lombardia (uso formale) e Calabria (uso colloquiale con “territorio”): il vettore di embedding mostra distorsione ≥0.15, segnal