Tier 2: Pipeline e Modelli di Base per il Sentiment Analysis in Lingua Italiana

La pipeline standard per il sentiment analysis in italiano si articola in cinque fasi critiche: preprocessing linguistico, tokenizzazione adattata al registro colloquiale, embedding contestuale con risorse linguistiche specifiche (es. SentiWordNet-IT, WordNet italiano esteso), classificazione con modelli deep learning fine-tunati su dataset italiani (es. SentimenteItaliano), e gestione del contesto temporale tramite aggiornamenti incrementali senza “catastrophic forgetting”.

1. **Preprocessing**: Rimozione sistematica di emoji (con mappatura semantica), hashtag (filtro contestuale), menzioni (@), abbreviazioni (cmq → comunque), neologismi e slang giovanile, usando strumenti come Detoxify per la normalizzazione semantica.
2. **Tokenizzazione contestuale**: Adozione di tokenizer subword (es. SentencePiece o BPE multilingue) con regole di espansione per preservare l’intenzione, evitando frammentazione di espressioni idiomatiche.
3. **Embedding ibrido**: Combinazione di word embeddings pre-addestrati (FastText su corpus italiano) e contextual embeddings da BERT-IT fine-tuned su dataset annotati, garantendo robustezza su linguaggio informale.
4. **Classificazione incrementale**: Implementazione di un buffer di feedback in tempo reale dove istanze ambigue (confidenza < 0.5) vengono segnalate al sistema per revisione umana, con aggiornamento controllato del modello via fine-tuning periodico (ogni 72 ore).
5. **Gestione del contesto temporale**: Aggiornamento dinamico della distribuzione di feature mediante attenzione incrementale, evitando perdita di conoscenza precedente (≠ catastrophic forgetting) grazie a architetture modulari con memoria a lungo termine.

Tier 3: Architettura e Metodologie per il Controllo Preciso del Sentiment in Ambienti Social Italiani

Il Tier 3 va oltre la semplice classificazione: si focalizza sull’adattamento contestuale dinamico, l’integrazione di knowledge graph locali e tecniche di active learning, con un cycle di feedback chiuso che ottimizza continuamente il modello. Il sistema deve riconoscere sfumature dialettali e registri social, da post istituzionali a commenti giovanili su TikTok, garantendo alta precisione e bassa latence in produzione.

1. Integrazione di Knowledge Graph Locali

Creare un knowledge graph dinamico che include dizionari di slang regionale (es. romano, milanese, napoletano), gergo giovanile (es. “cmq”, “vibes”, “lit”), e termini istituzionali. Utilizzare un arricchimento semantico tramite ontologie multilingue (es. Multilingual Concept Atlas) con mapping tra dialetti e lingua standard.

| SentiItaliano-IT (dizionario basato su social label)
| NLP multilingue con clustering semantico
| {"cmq": "comunque", "lit": "eccellente", "vibes": "atteggiamento positivo"}

| BERT-IT fine-tunato su SentimenteItaliano
| Hugging Face Transformers + adapter layer
| [...embedding di 768D con attenzione multi-testa]

| Graph con nodi dialetti, termini, sentimenti e relazioni
| Neo4j + SPARQL per inferenza contestuale
| Relazione(“vibes”, “positivo”, “romano”, “giovane”)

2. Active Learning per Riduzione Falsi: Identificazione delle Istanzze Ambigue

Implementare un sistema di active learning che monitora la confidenza di predizione (threshold < 0.5) e segnala al team umano le istanze con bassa certezza, soprattutto in contesti colloquiali o sarcastici.

1. Calcolare F1-score stratificato per dialetto e registro sociale (es. post teleserve per romani, commenti TikTok per giovani).
2. Segnalare al workflow di revisione umana le istanze con alta varianza semantica (es. “non mi va” in contesto ironico vs. reale).
3. Aggiornare il dataset annotato e riallacciare il modello ogni 48 ore con nuove etichette contestualizzate.

3. Calibrazione Dinamica delle Soglie di Confidenza

In eventi di attualità (es. elezioni, crisi sociali), il sentiment può diventare volatile. Implementare una soglia di confidenza adattiva basata sulla varianza temporale del tasso di falsi positivi/negativi:

• Calcolare la deviazione standard del F1-score su finestre gliding di 24h.
• Se la deviazione supera la soglia → aumentare dinamicamente la soglia di classificazione (es. da 0.6 a 0.8) per evitare falsi allarmi.
• Triggerare retraining automatico con nuovi esempi annotati da moderatori umani.

4. Test A/B e Calibrazione Continua

Confrontare modelli diversi (es. BERT-IT vs. DistilBERT multilingue) su flussi live in parallelo.

Scegliere il modello con miglior bilanciamento F1+precision+recall per ogni segmento linguistico, privilegiando BERT-IT per accuratezza e DistilBERT per scalabilità.

5. Troubleshooting: Gestione degli Errori Frequenti

• **Errore: sovrapposizione semantica tra “forte” positivo/negativo**
  Soluzione: Utilizzare embedding contestuali con attenzione sulla frase circostante; aggiungere regole di negazione esplicite (es. “non forte” → negazione attivata) e analisi di polarità inversa locale.

• **Errore: underfitting su dialetti regionali (es. napoletano)**
  Soluzione: Integrazione di dataset multilingue locali e addestramento con transfer learning da modelli standard a dialetti specifici, usando data augmentation con paraphrasing controllato.

• **Errore: bias da dataset non rappresentativo**
  Soluzione: Raccogliere dati diversificati per età, genere, regione e uso sociale; applicare adversarial debiasing per neutralizzare correlazioni spurie.

• **Errore: overfitting su esempi rari (neologismi)**
  Soluzione: Regolarizzazione L2, generazione sintetica di frasi paraphrasate con back-translation e validazione incrociata stratific