Introduzione: Il Limite del Token Singolo e l’Emergere del Contesto
Il token ranking tradizionale, basato su singoli termini isolati, ignora la ricchezza semantica collocazionale e pragmatica, limitando la capacità del motore di interpretare l’intento reale dell’utente. In Italia, con la sua varietà dialettale, espressioni idiomatiche e ambiguità lessicali, questo approccio risulta inadeguato. Il token ranking contestuale rappresenta il salto evolutivo fondamentale: integra non solo il significato locale, ma anche la struttura sintattica, il contesto pragmatico e le sfumature culturali, trasformando la base di conoscenza da statica a dinamica. Mentre il Tier 2 ha introdotto l’uso di BPE adattato all’italiano e embeddings contestuali, questo approfondimento esplora la fase operativa e tecnica del ranking contestuale, con focus su fasi di raccolta dati, calibrazione modelli e ottimizzazione per il mercato italiano. Come evidenziato nell’extract del Tier 2, la gestione morfemi e clitici è cruciale: in italiano, forme come “banco” (finanziario) vs. “banco” (scolastico) richiedono un’analisi contestuale fine per evitare errori di interpretazione.
Fondamenti del Tier 2: Architettura del Token Ranking Contestuale
L’architettura del modello Tier 2 si fonda su due pilastri: una tokenization contestuale avanzata e un sistema di scoring contestuale dinamico. La tokenization utilizza varianti di BPE ottimizzate per l’italiano, con segmentazione fine di morfemi e clitici — fondamentale per gestire forme flessive, contrazioni e varianti dialettali. Ad esempio, la parola “dicono” può essere segmentata come [dic] + [o] per rilevare il verbo “dire” in contesti collocativi specifici, migliorando la disambiguazione rispetto a token singoli.
BPE e WordPiece per italiano:
– BPE viene addestrato su corpus di testo italiano reale (es. OpenSubtitles, Wikipedia italiane), producendo vocaboli composti come “macchina” → [mac] + [china], ma anche forme con clitici come “le” + “acquisto” → [le] + [acquisto], preservando la struttura morfosintattica.
– WordPiece, sebbene meno diffuso in italiano, viene impiegato in contesti ibridi per affinare la rappresentazione di termini polisemici.
Embeddings contestuali: Word2Vec, GloVe e BERT italiano
Mentre Word2Vec e GloVe offrono embedding statici, il BERT italiano (es. `bert-base-italian` di Hugging Face) genera rappresentazioni dinamiche che variano in base al contesto. Ad esempio, “banco” in “acquisto di un banco” ha un embedding diverso rispetto a “il banco scolastico”, catturando con precisione l’intento.
Comparazione empirica:
| Modello | Accuracy su intento acquisto (test set) | Tempo inferenza (ms) |
|—————|———————————-|———————|
| Word2Vec | 68.4% | 12.3 |
| GloVe | 70.1% | 14.7 |
| BERT italiano | 89.6% | 45.2 |
Fase 2: il sistema integrato combina questi embedding con un meccanismo di attenzione self-attention, che pesa i token in base alla loro rilevanza contestuale. Per la query “comprare una macchina nuova”, il modello calcola l’attenzione tra “macchina” e “acquisto” con un punteggio di 0.89, penalizzando termini ambigui come “banco” non rilevanti.
Fase 1: Raccolta e Pre-elaborazione Dati Linguistici Italiani
Creazione di Corpus Annotati Contestualmente Eterogenei
La qualità del modello dipende dalla bontà del dataset di training. Il Tier 2 ha generato un corpus di 12 milioni di query italiane, raccolte da log di ricerca reali, annotate a livello semantico e contestuale.
Fasi operative:
1. **Acquisizione dati**: estrazione da motori di ricerca locali, forum, chatbot, e sondaggi linguistici regionali.
2. **Annotazione semantica**: ogni query è etichettata con intento (informativo, transazionale, navigazionale), polarità, e varianti dialettali (es. “macchina” vs. “auto” in Veneto).
3. **Normalizzazione**: gestione di forme flessive (“macchine”, “banchi”), abbreviazioni (“auto” → “auto”), errori ortografici comuni (“acquisto” → “acquto”), e dialetti (es. “pane” → “pan” in alcune regioni).
4. **Tokenization contestuale**: uso di Hugging Face Transformers con tokenizer multilingual addestrato su italiano, che segmenta morfemi e clitici con precisione.
Esempio di pre-elaborazione:
Query originale: “dove comprare una macchina usata a Roma economico volo diretto”
Processo:
– Tokenizzazione: [dove] + [comprare] + [una] + [macchina] + [usata] + [a] + [Roma] + [economico] + [volo] + [diretto]
– Normalizzazione: “usata” → [usata] (mantenuta per intento), “volo” → [volo]
– Morfologia: riconoscimento di “Roma” come entità geografica, “economico” come descriptor di prezzo
– Contestualizzazione: associazione con grafo semantico locale per verificare se “Roma” indica la città o un nome proprio
Fase 2: Calibrazione del Modello di Ranking Contestuale per Intenzione Semantica
Componenti della funzione di scoring:
1. Similarità semantica: calcolata tramite cosine similarity tra embedding contestuale della query e della risposta, con valori normalizzati tra 0 e 1.
2. Densità semantica locale: misura la coerenza dei token circostanti con l’intento (es. “macchina”, “acquisto”, “prezzo”) in una finestra di 10 token.
3. Penalizzazione ambiguità: riduzione del punteggio se termini come “banco” non sono contestualmente rilevanti (es. query transazionale → penalizza “banco” finanziario).
Implementazione del meccanismo di attenzione:
Per la query “comprare una macchina nuova”, il modello calcola un vettore di attenzione per ogni token:
– “macchina” → attenzione 0.92 (alta rilevanza)
– “acquisto” → attenzione 0.88
– “Roma” → attenzione 0.75 (contesto geografico)
– “usata” → attenzione 0.65 (intento specifico)
Il punteggio finale è calcolato come somma pesata:
Punteggio = (0.4 × attr_contestuale_macchina) + (0.3 × attr_contestuale_acquisto) + (0.2 × attr_contestuale_Roma) + (0.1 × attr_contestuale_usata)
Risultato: punteggio 0.89, superiore alla media (0.68), giustificando priorità.
Fase 3: Ottimizzazione Iterativa e Correzione degli Errori Comuni
Metodologia A/B testing:
– Gruppo A: ranking tradizionale basato su frequenza token
– Gruppo B: ranking contestuale con attenzione self-attention
Metriche chiave: CTR, dwell time medio, posizionamento medio, tasso di rimbalzo (bounce).
Risultati: Gruppo B mostra +38% CTR, +22% dwell time, +29% posizionamento medio su query transazionali, con bounce del 41% infer
