Perché il controllo semantico semplice non basta in italiano

I prompt multilingue in italiano spesso contengono termini con significati multipli (es. “casa” come abitazione o famiglia) o usi colloquiali che un modello generico potrebbe fraintendere. Senza un’adeguata normalizzazione semantica, un prompt come “spiega la crisi energetica” può essere interpretato in modi radicalmente diversi: da analisi economica a riflessioni personali, generando risposte incoerenti. Il Tier 2 affronta questa sfida con un’analisi precisa del vocabolario semantico e la mappatura su ontologie linguistiche, garantendo che ogni termine si riferisca esattamente al concetto inteso nel dominio specifico — in questo caso, la crisi energetica italiana con riferimento a politiche, mercati e impatto sociale.

Fase 1: Preparazione e profilazione dei prompt multilingue

Prima di applicare tecniche semantiche avanzate, è essenziale profilare i prompt in base alla lingua e al dominio. Questo include:
– Raccolta e categorizzazione per lingua (italiano vs. altre lingue) e settore (legale, tecnico, commerciale).
– Estrazione delle entità semantiche critiche (es. “crisi energetica”, “UE Green Deal”) con identificazione delle variazioni lessicali e polisemia.
– Creazione di un glossario operativo in italiano, con definizioni standardizzate e mapping multilingue (es. “crisi energetica” ↔ “energy crisis”, “crisi del gas”); questo glossario serve da “fonte unica” per il controllo semantico nel Tier 3.

Esempio pratico di profilazione:
Prompt sorgente: “La situazione energetica italiana è critica?”.
Analisi vocabolario: “crisi” → ambiguità tra crisi economica, energetica, sanitaria; “energetica” → sovrapposizione con “ambientale”.
Glossario proposto:

• “crisi energetica” → definizione: calo prodotto nazionale elettrico
  legato a fonti fossili, geopolitica, costi household
  Mappatura: tradotto in italiano con riferimento a ontologie settoriali (EuroWordNet, Knowledge Graph Energetico)
• “UE Green Deal” → obiettivi: decarbonizzazione 2030; terminologia da normalizzare per coerenza
  Mapping: collegato a termini ufficiali UE in italiano

Fase 2: Normalizzazione semantica con ontologie e disambiguazione contestuale

Il cuore del controllo semantico Tier 2 è la mappatura dei termini a uno schema semantico unificato, che nel caso italiano si basa su ontologie linguistiche e knowledge graph.
– Utilizzo di mBERT e LASER per l’embedding contestuale delle parole chiave, con confronto contro un vocabolario semantico italianizzato.
– Applicazione di filtri semantici basati su disambiguazione del senso (Word Sense Disambiguation, WSD) tramite modelli multilingue addestrati su corpora italiani (es. Corpus del Parlamento Italiano, dati EuroWordNet italiano).
– Validazione contestuale: controllo che il termine “crisi” nel prompt si riferisca a energia e non a altro settore, attraverso co-reference resolution e analisi di dipendenza sintattica.

“La semantica non si perde in traduzioni: serve un grafico concettuale preciso, dove ogni termine è ancorato a un nodo semantico con relazioni di tipo ‘parte-di’, ‘causa-di’, ‘sinonimo-di’.”

Metodologia pratica:
1. Estrai parole chiave dal prompt.
2. Usa un modello NLP multilingue (es. mBERT fine-tuned su italiano) per generare embedding contestuali.
3. Confronta embedding con vettori di termini definiti nell’ontologia italiano: > Se “crisi” è presente, verifica che punti a impatti energetici, non economici generali
4. Applica regole di disambiguazione: es. se “crisi energetica” e “crisi sanitaria” coesistono, il modello deve privilegiare la prima in base al contesto.

1. Tokenizza e analizza la struttura sintattica del prompt.
2. Estrai entità con disambiguazione semantica (es. “crisi” → tag Energia).
3. Confronta embedding con knowledge graph per validazione contestuale.
4. Genera alert se nodi semantici non coerenti o ambigui.

Fase 3: Integrazione tecnica nel workflow Tier 3

Il Tier 3 trasforma il controllo semantico da analisi statica a automazione operativa.
– Integrazione di filtri semantici nei pipeline di preprocessing dei prompt multilingue, con feedback loop in tempo reale.
– Implementazione di alert automatici quando il punteggio di coerenza semantica scende sotto una soglia (es. < 0.85 su scala 0–1).
– Utilizzo di modelli di scoring per quantificare il grado di aderenza semantica, basato su combinazione di analisi sintattica, embedding e mapping ontologico.

Fase 4: Gestione errori comuni e ottimizzazione

“Il più grande errore è accettare interpretazioni ambigue: un modello che traduce male può fraintendere ‘crisi’ come evento passeggero invece che sistemico.”

1. Errore frequente: Traduzione letterale di termini tecnici (es. “crisi” tradotto come “problema” generico).
   Soluzione: Applicare filtri