Indice dei contenuti
1. **Analisi del contesto linguistico regionale: dalla mappatura dialettale all’ontologia geolinguistica**
a) La diversità linguistica in Italia richiede un’analisi a più livelli: non basta riconoscere il dialetto, ma occorre codificare variazioni fonologiche, lessicali e sintattiche in ontologie strutturate per ogni area geolinguistica. Ad esempio, il milanese differisce dal toscano non solo per termini come “fuoco” (fuò) ma anche per regole di elisione e uso del pronome soggetto. La mappatura deve partire da corpora digitali regionali (social media, chat locali, trascrizioni di interviste) arricchiti con annotazioni linguistiche (etichettate con schema ISO 15924 o ontologie personalizzate).
b) La creazione di un glossario semantico contestuale è fondamentale: deve includere sinonimi regionali (es. “macchina” vs “furgoncino” in Lombardia), espressioni idiomatiche (“mettere la testa” in Campania con significato diverso rispetto a Roma), e variazioni morfosintattiche (uso del passato remoto vs passato prossimo in contesti colloquiali). Questo glossario diventa la base per il training di modelli NLP geolocalizzati.
c) La sfida maggiore è la scarsità di dati strutturati: per superarla, si utilizza il *data augmentation* tramite back-translation controllata (es. tradurre da italiano a dialetto e viceversa) e il *crowdsourcing linguistico* con parlanti nativi locali per validare e arricchire il glossario.

2. **Fase 1: raccolta e annotazione dati linguistici regionali – metodologia operativa**
a) **Raccolta dati**:
– Estrazione da Twitter, Instagram, Telegram gruppi locali, forum regionali (es. Forum Milano, Sicilia Online) con filtri geolocalizzati e temporali.
– Raccolta di trascrizioni di podcast, video YouTube e chat vocali, convertite in testo con riconoscimento vocale adattato ai dialetti (uso di modelli ASR multilingue con fine-tuning su dati dialettali).
– Annotazione manuale o semi-automatica con strumenti come BRAT o spaCy con pipeline personalizzata per taggare entità linguistiche (es. “fuò” → dialetto milanese, “cchiù” → siciliano).
b) **Classificazione dialettale**:
– Variabili chiave: fonologia (es. eliminazione della “z” in “casa” → “casa” in romano, “caci” in milanese), lessico (es. “pane” = “pan” in alcuni contesti), sintassi (ordine soggetto-verbo-oggetto variabile).
– Creazione di una matrice di confronto tra 8 principali dialetti italiani, con indicizzazione delle deviazioni standard linguistiche per priorizzare i più a rischio di ambiguità.
c) **Glossario contestuale**:
– Struttura tabulare con colonne: “Termine dialettale”, “Significato standard”, “Contesto d’uso”, “Esempio frase”, “Variazione regionale”.
– Esempio: “Mettere la testa” (milanese: “pensare con eccesso”) vs “mettere la testa” (romano: “essere distratti”), con note su sfumature culturali.

3. **Fase 2: adattamento del modello linguistico – fine-tuning e embedding geolocalizzati**
a) **Preparazione del dataset annotato**:
– Suddivisione in train/validation/test con rapporto 70/20/10; bilanciamento per tipo di variante linguistica (es. 30% milanese, 25% siciliano, 20% romano, 25% regioni meno rappresentate).
– Normalizzazione del testo: rimozione di abbreviazioni informali, standardizzazione ortografica (es. “fuò” → “fuoco”), applicazione di *lemmatizzazione dialettale* con dizionari personalizzati.
b) **Fine-tuning di modelli base**:
– Utilizzo di *Multilingual BERT* (mBERT) o *XLM-RoBERTa* con addestramento supervisionato su dataset geolocalizzati.
– Aggiunta di embedding contestuali derivati da word vectors addestrati su corpora regionali (es. embedding di milanese calibrati su 50k post social locali).
c) **Validazione cross-linguistica**:
– Test su campioni geograficamente stratificati (città vs campagna, nord vs sud) con metriche di F1-score e *precision@k* per valutare la capacità di riconoscere varianti regionali.
– Identificazione di *overlap semantico* (es. “casa” in romano ha 3 sensi diversi) e mitigazione con disambiguatori basati su indicatori locali (es. presenza di “piazza” → contesto abitativo).

4. **Progettazione del sistema di filtro semantico contestuale – architettura e logica**
a) **Regole di matching semantico**:
– Definizione di un engine basato su ontologie geolocalizzate (es. ontologia milanese con nodi “fuò”, “pane”, “taxi”) e reti di associazione lessicale (es. “cchiù” → “è”) con pesi derivati da frequenze d’uso.
– Integrazione di un motore di inferenza contestuale: dato un input testuale, il sistema genera un “profilo semantico regionale” e lo confronta con il profilo del contenuto per calcolare un punteggio di coerenza.
b) **Motore di inferenza e pesatura dinamica**:
– Implementazione di un modulo *semantic weighting* che privilegia significati locali: se “mettere la testa” è usato in un contenuto milanese, il sistema aumenta il punteggio di pertinenza locale del 40% rispetto a una media nazionale.
– Esempio pratico: il testo “Ho preso la testa a meta” → riconosciuto come espressione milanese di eccesso mentale → filtro Tier 2 assegna categoria “cultura locale” con priorità regionale.
c) **Pipeline NLP multilivello**:
– Preprocessing: rilevamento automatico del dialetto tramite modello NER linguistico (es. spaCy custom + classificatore ML), normalizzazione morfologica, rimozione rumore (emojis, slang generico).
– Estrazione semantica: embedding multitask con output di intent regionali (es. intent “storytelling milanese”, “dialetto campano”).
– Classificazione Tier 2: assegnazione dinamica a categorie tematiche raffinate (es. “tradizioni locali”, “umorismo dialettale”) con feedback loop da utenti regionali per migliorare il modello.

5. **Implementazione tecnica e ottimizzazione – pipeline operativa**
a) **Pipeline di preprocessing**:
– Fase 1: rilevamento dialetto via modello MLNLP (es. fine-tuned BERT su dati annotati) con soglia di confidenza ≥85%.
– Fase 2: normalizzazione ortografica e lemmatizzazione con dizionari regionali (es. “cchiù” → “è” in milanese).
– Fase 3: estrazione entità semantiche e tagging contestuale (es. “pane” → “pan” + contesto “ruolo sociale”).
b) **Estrazione semantica avanzata**:
– Uso di modelli *multitask* con embedding geolocalizzati: ad esempio, *Llama3-Multilingual* addestrato su corpora italiani con embedding integrati da ontologie regionali.
– Estrazione di feature contestuali: frequenza di associazioni lessicali, distanza semantica da termini standard, uso di espressioni idiomatiche.
c) **Classificazione Tier 2 con feedback loop**:
– Implementazione di un sistema di *active learning*: contenuti con bassa confidenza vengono proposti a revisori locali, i feedback vengono usati per aggiornare il dataset e ricalibrare il modello ogni 2 settimane.
– Monitoraggio di metriche chiave: *Precision Tier 2* (% di contenuti locali correttamente classificati), *False positive rate* (ridotto grazie al disambiguatore contestuale), *tempo di risposta* (<500ms per analisi).

6. **Ottimizzazione avanzata e gestione dell’ambiguità semantica**
a) **Disambiguazione contestuale**:
– Regole basate su indicatori locali: presenza di “piazza” → contesto urbano; “scuola” in zona rurale → contesto educativo; espressioni idiomatiche (“avere il cuore in gola”) → emozione specifica.
– Uso di *knowledge graphs geografici* (es. GraphDB con dati regionali) per arricchire il contesto semantico: ad esempio, “taxi” a Napoli include riferimenti a zone turistiche, non a quartieri residenziali come Milano.
b) **Rilevamento e correzione errori comuni**:
– Errori di sovrapposizione semantica: “pane” usato come slang per “denaro” in alcune aree → risolti con contesto frase e pesatura ontologica.