Il bias semantico nei risultati di ricerca Tier 2 emerge principalmente da una incompleta o distorta comprensione contestuale, dove modelli NLP generano risposte tecnicamente plausibili ma semanticamente errate rispetto all’intento dell’utente. A differenza del bias sintattico — che riguarda la struttura formale — il bias semantico colpisce la coerenza distributiva tra termini e contesto, soprattutto in domini tecnici complessi come il diritto italiano, dove la terminologia è polisemica e carica di sfumature giuridiche. Ad esempio, la parola “contratto” può riferirsi a diverse forme (tipo, condizione, validità) a seconda del contesto legale, e un modello Tier 2 che non distingue queste acuite varianti può produrre risposte fuorvianti.
Il rischio principale è che termini chiave, anche se corretti ortograficamente, vengano utilizzati in modo semanticamente inappropriato, generando una “coerenza illusoria” che erode la fiducia dell’utente. La mancanza di allineamento tra vettorizzazioni semantiche (Word2Vec, BERT) e il profilo terminologico del dominio specifico è alla radice di questi errori.
La vera sfida è analizzare il bias semantico attraverso 5 livelli stratificati, ciascuno con processi tecnici precisi e strumenti NLP personalizzati.
1. Livello Lessicale: Identificazione e mappatura semantica
Inizia con la profilazione lessicale: raccolta e pulizia del corpus di origine tramite lemmatizzazione e rimozione di ridondanze. Usa NER personalizzato per estrarre entità giuridiche chiave (es. “contratto di adozione”, “responsabilità civile”) e associarle a un’ontologia del dominio, assegnando pesi di frequenza e contesto. Misura la ricchezza terminologica con l’indice Type-Token Ratio (TTR): un TTR < 0.4 indica scarsa varietà, un segnale di potenziale bias.
Esempio: in un corpus di normativa italiana, un TTR basso su termini come “tutela” potrebbe indicare uso ripetitivo di sinonimi generici, riducendo precisione semantica.
2. Livello Sintattico-Contextuale: Distribuzione e n-grammi
Analizza la distribuzione dei termini chiave nei n-grammi (bigrammi, trigrammi) per rilevare incongruenze strutturali. Un bigramma come “obbligo di” seguito da “non sanzionato” in un contesto di responsabilità penale è semanticamente anomalo. Usa modelli di sequenza (es. Markov N-gram) per calcolare probabilità contestuali e confrontarle con quelle attese in corpora di riferimento.
Strumento pratico: script Python con `spaCy` e `nltk` per generare distribuzioni di n-grammi e evidenziare n-grammi a bassa probabilità contestuale.
3. Livello Semantico Distributivo: Vettorizzazione e coerenza distributiva
Impiega modelli semantici avanzati come BERT fine-tunato su corpus giuridici italiani (Tier2 Excerpt), che valuta la similarità tra termini in contesto. Calcola l’indice di dissimilarità semantica (Semantic Dissimilarity Index, SDI) tra un termine target (“terminazione”) e il contesto circostante, usando cosine similarity sui vettori BERT. Un SDI > 0.65 indica forte disallineamento.
Esempio: “terminazione automatica” in un contesto di contratto di lavoro non è semanticamente equivalente a “terminazione giudiziale” se il SDI è elevato.
4. Livello Pragmatico-Intenzionale: Coerenza con l’utente
Verifica la coerenza con l’intenzione comunicativa: un utente che chiede “Quali sono i limiti della responsabilità?” non deve ricevere risposte che introducono termini tecnici estranei (es. “tutela patrimoniale”) senza spiegazione. Usa analisi del discorso e modelli di intent tracking (es. intent classification con fine-tuning di DistilBERT) per mappare la coerenza pragmatica.
Strumento: pipeline di inferenza con annotazione automatica del tono (formale vs. informale) per evitare incongruenze.
5. Livello di Coerenza Inter-Tematica
Controlla che i termini non generino ambiguità rispetto al tema Tier 1 (logica formale) e Tier 2 (focus contestuale). Ad esempio, il termine “contratto” in Tier 2 non deve includere significati tipografici o culturali estranei al diritto italiano. Usa una matrice di disambiguazione basata su ontologie (es. WordNet + ontologie giuridiche) per validare il ruolo semantico di ogni termine nel flusso tematico.
Raccogli il corpus di origine tramite pulizia ortografica, lemmatizzazione con `spaCy` e rimozione di duplicati. Estrai entità semantiche con NER personalizzato addestrato su terminologia legale italiana, associando ciascuna a un vettore semantico basato su Word2Vec su corpus giuridici. Costruisci un glossario dinamico con peso semantico, frequenza contestuale e relazioni di sinonimia/antonimia.
Esempio: termini come “tutela”, “stipula” e “accordo” vengono mappati a un cluster di “rapporti contrattuali”, con peso 0.87 in base alla co-occorrenza.
Analizza la variabilità lessicale con TTR e calcola l’indice di diversità semantica (SDI) tra sottotemi (es. responsabilità civile vs. penale).
Output: report di coerenza iniziale con heatmap visiva delle zone a rischio bias, evidenziando parole chiave con SDI > 0.7.
Definisci metriche quantitative:
– **Indice di Distanza Semantica (SDI):** calcolato come media ponderata delle distanze coseno tra vettori di termini target e contesto.
– **Indice di Anomalia Contesto-Term:** misura la deviazione della probabilità contestuale attesa vs. osservata (via modello di sequenza).
– **Heatmap semantica:** tabelle dinamiche in HTML con colori (verde = coerente, rosso = disallineata) per visualizzare in atto le distorsioni.
Implementa un modello di disambiguazione contestuale fine-tunato su corpus giuridico, usando `transformers` con dataset personalizzati.
Esempio di codice:
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(“siocristian/bert-italian-semantic”)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(“siocristian/bert-italian-semantic”, num_labels=3)
inputs = tokenizer(“terminazione automatica senza giustificazione giuridica”, return_tensors=”pt”)
with torch.no_grad():
logits = model(**inputs).logits
pred = torch.argmax(logits, dim=1).item()
assert pred == 2 # classifica come “semantica disallineata”
Analizza casi limite: termini come “clausola” usati in contesti tecnici (es. “clausola di non divulgazione”) vs. tecnici (es. “clausola tecnica”) per evitare falsi positivi.
Applica filtri contestuali basati su ontologie: escludi sinonimi con SDI > 0.7 dal risultato. Generare risposte alternative con sinonimi coerenti (es. “terminazione” → “chiusura contrattuale”) tramite riformulazione controllata con modelli LLM fine-tunati su glossario sectoriale.
Implementa aggiornamenti semantici dinamici: ogni risposta viene arricchita con tag contestuali (es. [Tier2_legal_ontology]) per tracciabilità.
Integra feedback loop: annotazioni utente e correzioni manuali alimentano il modello