Implementare con Precisione l’Etichettatura Semantica Multilivello Tier 2 per la Segmentazione di Contenuti Narrativi in Italiano

Il Tier 2 di etichettatura semantica rappresenta l’evoluzione decisiva nell’analisi automatizzata di testi narrativi in italiano, integrando non solo la classificazione tematica del Tier 1, ma una stratificazione di tonalità linguistiche e contesto narrativo per una segmentazione fine-grained. Questo livello avanzato consente di distinguere sottotemi sottili, come Dragon Money passaggio dal tono neutro a uno di suspense o ironia, cruciale per applicazioni come la personalizzazione di contenuti, la ricerca semantica avanzata o la curatela automatica di opere letterarie.

Metodologia Esperta per la Definizione di Tonalità Linguistiche nel Contesto Narrativo Italiano

La definizione delle tonalità linguistiche richiede un’analisi approfondita dei tratti stilistici distintivi dell’italiano, fondata su corpus annotati e metodologie di machine learning supervisionato. Il processo si articola in tre fasi chiave: estrazione di feature linguistiche, creazione di profili semantici e validazione inter-annotatore.

Estrazione di Feature Linguistiche:
Utilizzo di corpora rappresentativi come ItaCorpus e dati CLARIN per identificare indicatori stilistici specifici. Le feature estratte includono:
- Lessicali: frequenza di aggettivi valutativi (>“magnifico”, “tragico”), pronomi personali (indicativi di prospettiva emotiva, es. “io”, “lei”), uso preponderante di verbi modali espressivi (“dovrei”, “potrei”)
- Sintattici: strutture frasali complesse con subordinate temporali o causali, uso del condizionale per esprimere incertezza o sogno, punti di vista multipli (es. narratore interno vs. esterno)
- Prosodici (analogici): lunghezza media delle frasi (indicatore di tensione o calma), punteggiatura emotiva (es. punti esclamativi, virgole per pause ritmiche), uso di ripetizioni o ellissi

Creazione di Profili Tonalità:
Attraverso tecniche di clustering supervisionato, ogni tonalità viene definita da vettori semantici compositi:

Tonalità	Esempi Tipici	Indice Emotivo	Indicatore Sintattico
Narrativo	Descrizione oggettiva	neutro o leggermente positivo	frase dichiarativa, uso frequente di “era”, “dove”
Ironico	contrasto tra apparenza e realtà	tono ironico marcato, uso di parole contrastanti	frasi con condizionale e segni retorici
Suspense	anticipazione tensiva	lungo uso di subordinate temporali, pause ritmiche	strutture frasali frammentate o con elisioni

Questi profili vengono validati tramite Cohen’s Kappa > 0.85, assicurando coerenza inter-annotatore.

Fase 1: Mappatura del Contesto Narrativo e Definizione degli Obiettivi di Segmentazione

Il cuore del Tier 2 è la mappatura contestuale: ogni segmento narrativo deve essere associato non solo a una trama, ma al tono emotivo dominante, al registro linguistico e al punto di vista. Questo richiede una fase preliminare di analisi strutturale e semantica accurata.

Analisi delle Fasi Narrative:
Identificare e categorizzare le tappe fondamentali: introduzione (stabilire tono iniziale), sviluppo (evoluzione emotiva), climax (picco di intensità tonalità), conclusione (ritorno a equilibrio o ambiguità).
Esempio pratico: in un romanzo storico, l’introduzione può essere neutra e descrittiva, mentre il climax con un tradimento assume tono ironico e suspense.
Identificazione dei Personaggi Chiave:
Assegnare a ogni personaggio un profilo stilistico coerente con la loro funzione narrativa: un narratore onnisciente tende al registro formale e distaccato, mentre un monologo interiore esprime toni più intimi e conflittuali.
- Associare a “Valentino” un registro colloquiale con forte uso di pronomi personali “Io” e aggettivi emotivi
- “Il Commissario” adotta un registro neutro, sintatticamente complesso, con frequente uso del condizionale per esprimere dubbi
Definizione degli Obiettivi di Segmentazione:
Oltre alla mera descrizione della trama, il Tier 2 mira a:
- Segmentare per intensità tonalità (es. “calmo” → “tranquillo”, “teso”)
- Distinguere stili discorsivi (monologo vs dialogo, narrazione a terza persona vs second-persona)
- Riconoscere transizioni stilistiche, come il passaggio da narrazione oggettiva a interna, che segnalano cambiamenti di tonalità
Integrazione con Software NLP:
Utilizzare spaCy con modello it_core_news_sm e regole personalizzate per il riconoscimento di marcatori linguistici di tonalità (es. espressioni idiomatiche come “con il cuore spezzato” o “con ironia”) e metafore ricorrenti.
```
# Regola personalizzata per ironia
    doc = nlp(text)
    ironia_indici = [token.text for token in doc if token.lemma_ in {"scherzare", "ridere", "scherzo"} and token.pos_ == Token.LIKE_ADV or token.pos_ == Token.LIKE_ADJ]
    
```

Fase 2: Implementazione Tecnica del Pipeline Tier 2

La costruzione del sistema Tier 2 richiede un pipeline NLP multistadio, con attenzione particolare alla modularità, scalabilità e gestione degli ambiguità.

Architettura del Pipeline:
- Preprocessing: tokenizzazione con spaCy, lemmatizzazione, riconoscimento entità nominate (NER) con modelli fine-tuned su italiano (es. it_core_news_trf), rimozione rumore lessicale
- Classificazione Gerarchica con Ensemble:
  Addestrare un modello ensemble (Random Forest + XGBoost) su dati etichettati da fase 1, utilizzando le feature estratte.
  
  Modello Input Output Precisione (media)
  
  Random Forest tronchi + feature linguistiche segmenti classificati 86%
  
  XGBoost vettori di contesto + intensità segmenti con tonalità raffinata 89%
  
  Il modello integra pesi di contesto narrativo (es. fase della narrazione) per migliorare la discriminazione.
- Integrazione di Filtri Contestuali:
  Implementare regole basate su contesto temporale e spaziale:
  - Se “tempo” = “passato remoto” → tono storico con registrazione neutra o malinconica
  - Se “luogo” = “città in guerra” + “clima” = “tensione” → tono suspense con registrazione emotiva intensa
  - Gestione delle Ambiguità:
    Attivare un sistema di disambiguazione basato su co-occorrenza di parole chiave e sequenze contestuali, con fallback a revisione manuale per segmenti a rischio alto (es. frasi con doppio significato).

Modello	Input	Output	Precisione (media)
Random Forest	tronchi + feature linguistiche	segmenti classificati	86%
XGBoost	vettori di contesto + intensità	segmenti con tonalità raffinata	89%