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Metodologia per la Priorizzazione Contestuale: Analisi Semantica e Modelli Dinamici

Fase 1 – Preprocessing Contestuale: Il testo della query viene normalizzato mediante tokenizzazione sensibile al linguaggio italiano, distinguendo tra parole radice, morfemi flessionali (verbi, aggettivi, nomi) e segnali sintattici. Si evita la semplice stemming, privilegiando il lemmatizzazione con risorse NLP italiane come SpaCy-it o LingPipe-it, garantendo la corretta interpretazione di forme verbali complesse e aggettivi con accordi di genere e numero. Esempio: “criteri di valutazione clinica” diventa “criterio valutazione clinico” per riflettere il contesto formale e specifico.

Fase 2 – Estrazione NER Multilingue e Contestualizzata: Si applica un modello NER addestrato su corpus linguistici italiani, con capacità di rilevare entità specialistiche (es. “Regolamento UE 2023/1234” o “Metodo di Valutazione ISI”), riconoscendo anche entità implicite tramite ontologie semantiche regionali (es. differenze terminologiche tra Italia settentrionale e meridionale). L’output include entità con etichette contestuali: ENTITY_CLINICA, ENTITY_NORMATIVA, ENTITY_DOMINIO.

Fase 3 – Analisi Semantica con LLM Finetunati: Modelli linguistici di grandi dimensioni, come BERT-Italiano o LLaMA-Italiano, vengono finetunati su corpora accademici e tecnici italiani. Questi modelli estraggono intenti impliciti, ambiguità lessicale e coerenza semantica locale, discriminando tra termini generici e specifici (es. “marchio” come “marca registrata” vs “marchio di fabbrica”). L’analisi include anche il peso contestuale: un termine può avere valore alto solo in presenza di un’entità specifica.

Fase 4 – Punteggio di Priorità Multi-Criterio: Ogni risultato viene assegnato un punteggio dinamico basato su:

• Frequenza contestuale (TF-IDF localizzato)
• Rilevanza semantica (embedding contestuali)
• Peso comportamentale (click history utente italiano)
• Fattore di freschezza (data di aggiornamento contenuto)

Un algoritmo di scoring, PriorityScore_v3, pesa questi parametri con pesi adattivi, focalizzandosi su ambiguità linguistiche comuni come “codice” (codice fiscale vs codice prodotto).

Fase 5 – Ranking Dinamico con Feedback Loop: I risultati ordinati in tempo reale vengono monitorati tramite metriche in tempo reale (precision, recall, latenza). I feedback dagli utenti (click, dwell time) alimentano un sistema di apprendimento continuo, aggiornando i modelli ogni 4 ore in base ai pattern di interazione reali. Si implementano meccanismi di invalidazione contestuale della cache, per evitare risposte obsolete in domini a rapida evoluzione, come la normativa italiana.

Implementazione Pratica: Passo dopo Passo per il Tier 2 Avanzato

1. Fase 1: Preprocessing Contestuale
   Utilizzare LingPipe-it per:
   • Normalizzazione: rimuovere punteggiatura non standard, trattare abbreviazioni (es. “D.Lgs.” → “Disposizione Legge Decreto Legge”)
   • Tokenizzazione contestuale: separare morfemi critici per analisi flessionale
   • Rilevamento di entità nominali e verbali con lemmatizzazione precisa

   Esempio: “Le norme di valutazione clinica sono aggiornate al 2024” →
   ["norma", "valutazione", "clinica", "aggiornata", "2024"]

2. Fase 2: Estrazione NER Multilingue e Contestuale
   Estrarre entità con modello NER italiano:
   • “Regolamento UE 2023/1234” → ENTITY_DOMINIO (Regolamento UE), ENTITY_FORMATO (2023/1234)
   • “Metodo ISI” → ENTITY_METODO (Valutazione ISI)

   Integrare un vocabolario ontologico regionale per discriminare:

   • “sede legale” vs “sede consiglio regionale”
   • “fase di validazione” vs “fase di attuazione”
3. Fase 3: Analisi Semantica con LLM Finetunati
   Passaggi:
   1. Inserire query e entità estratte in BERT-Italiano finetunato
   2. Calcolare embedding contestuali per ogni entità, pesati da contesto¹
   3. Identificare ambiguità tramite confronto con ontologie linguistiche regionali²
   4. Assegnare un punteggio di contesto C2 per termini ambigui (es. “sistema” → solo se associato a “sistema sanitario”)
4. Fase 4: Punteggio Dinamico e Ranking Adattivo
   Formula del punteggio:
   Punteggio = (0.35*TF-IDF) + (0.25*SemanticScore) + (0.20*ComportamentoUtente) + (0.15*Freschezza)
   • Frequenza contestuale (TF-IDF): pesata per varianti dialettali
   • SemanticScore: derivato da cosine similarity tra query e contenuto con modello LLaMA-Italiano
   • ComportamentoUtente: peso derivato da click history italiano in domini specifici
   • Freschezza: penalizzazione per contenuti > 6 mesi

   Esempio: una query su “normativa sanitaria 2024” con risultato che menziona “Regolamento UE 2023/1234” e un articolo aggiornato al 2024 riceve punteggio elevato per contesto e freschezza.

5. Fase 5: Esecuzione e Monitoraggio in Tempo Reale
   Implementare caching intelligente con invalidazione contestuale:
   • Cache per query ricorrenti con flag convalida-context
   • Aggiornamento modello ogni 4 ore con dati di feedback
   • Log strutturati per tracciare decisioni di priorizzazione