Fondamenti della Tokenizzazione Contestuale nei Testi Tecnici Italiani
Il Limite della Finestra Fissa e la Necessità di Dinamicità
Fase 1: Segmentazione Iniziale e Filtraggio Contestuale
- Fase 1: Preprocessing e segmentazione iniziale
Inizia con la normalizzazione terminologica: sostituisci acronimi (es. “HTTPS” → “HyperText Transfer Protocol Secure”), unifica varianti ortografiche (“protocollo” ↔ “prot.”), e rimuovi note a margine o formule non testuali, ma preserva i segni di contesto cruciale (es. “in regime”). Segui una segmentazione iniziale basata su regole linguistiche: separa parole ma mantiene i segni di punteggiatura chiave (virgole, punti, trattini) come *anchor* sintattici. Usa un tokenizer leggero (es. spaCy italiano base) per isolare i token raw, evitando la tokenizzazione automatica che potrebbe distruggere il contesto. - Fase 1: Identificazione di unità semantiche candidate
Applica un filtro basato su frequenza e part-of-speech: estrai sostantivi tecnici, verbi azionali chiave e aggettivi qualificativi con peso semantico (es. “dinamica”, “pressione”, “temporale”). Utilizza un’estrazione semantica leggera con Word2Vec multilingue adattato su corpus tecnici italiani (es. documentazione ENI, ISO 15926) per valutare la similarità contestuale. Elimina token ambigui (es. “valore” senza contesto) tramite filtri di frequenza relativa nel documento. - Fase 1: Ancoraggio iniziale
Associa ogni token candidato a un *anchor semantico* estratto da un glossario tecnico (es. Glossario Tecnico ENI) o a un embedding contestuale calcolato in tempo reale. Questo passaggio garantisce che unità linguistiche correlate siano raggruppate dinamicamente, preservando la coerenza tra termini e concetti chiave.
Metodologia per la Tokenizzazione Contestuale di Livello Esperto (Tier 3)
Fase 2: Progettazione della Finestra Scorrevole Dinamica
- Definisci la larghezza della finestra in base alla densità concettuale del testo:
– *min_window*: 2 (parole a sinistra), *max_window*: 5 (parole a destra), con passo di 1 (scorrimento unitario).
– Parametri adattivi: se il documento presenta alta densità di termini tecnici, aumenta *max_window* a 6; se frammentato, riduci a 2. Implementa una logica di *weighted scoring* che privilegia unità con contesto sintattico chiaro. - Implementa la pipeline con supporto Python e spaCy, integrando un algoritmo di sliding window personalizzato:
“`python
import spacy
from transformers import pipeline
from collections import defaultdictnlp = spacy.load(“it_core_news_sm”, disable=[“parser”, “ner”])
token_anchor_map = defaultdict(list)
anchor_glossary = load_glossary_from_db() # Glossario tecnico ENI + ISO 15926def build_sliding_window(token_stream, min_window=2, max_window=5, step=1):
window_tokens = []
for i, token in enumerate(token_stream):
if token.is_stop or token.is_punct:
continue
left_start = max(0, i – min_window)
right_end = min(len(token_stream), i + max_window)
for j in range(left_start, right_end):
if j != i and token_stream[j].is_stop:
continue
window_tokens.append({
“token”: token.text,
“pos”: token.pos_,
“dep”: token.dep_,
“anchor”: get_anchor(token.text, anchor_glossary),
“frequency”: compute_local_freq(token.text, context_window)
})
if step > 1:
token_stream = token_stream[i+step:]
“`
Questa pipeline mantiene la tracciabilità contestuale e riduce il rumore sintattico. - Integra modelli di disambiguazione semantica contestuale:
– Usa BERT italiano fine-tunato su corpus tecnici per calcolare embedding locali e valutare similarità semantica tra token consecutivi.
– Applica regole di fallback: se due token consecutivi hanno embedding simili ma relazione sintattica anomala (es. soggetto implicito), esegue un *contextual re-ranking* basato su ontologie.
Fase 3: Validazione e Correzione Automatica con Ontologie
- Convalida logica sequenziale:
– Verifica coerenza temporale: sequenze come “misura -> stabilizza” devono seguire ordine causale.
– Analizza dipendenze sintattiche: frasi con soggetto implicito o costruzioni passive vengono segnalate per *anchoring assistito* (es. “pressione dinamica” → “misura” è coerente solo se legato da contratto temporale).
– Usa un modulo di feedback loop: un revisore semantico (umano o AI) corregge errori ricorrenti, aggiornando il modello embeddings e le regole di disambiguazione. - Generazione di report automatica di qualità tokenizzazione:
| Metrica | Valore Target (Tier 3) | Valore Reale | Commento |
|——————|————————|————-|———-|
| Precisione semantica | > 92% | X% | Indica qualità contest
