Implementare il Filtro Semantico Ontologico per la Classificazione Automatica Tier 3 nel Contesto Italiano: Precisione, Scalabilità e Ottimizzazione SEO

Introduzione: Superare la Classificazione Superficiale del Tier 2 per Raggiungere una Precisione Tier 3 con Ontologie Linguistiche Semantiche

“Il Tier 3 non è solo un livello più alto: è una trasformazione metodologica che integra conoscenza linguistica, validazione esperta e feedback continuo per creare una categorizzazione robusta, scalabile e semanticamente coerente.”

Fase 1: Estrazione, Normalizzazione e Arricchimento Semantico del Contenuto Tier 2 con Ontologie Linguistiche Italiane

NER con disambiguazione contestuale è fondamentale: algoritmi come spaCy o Flair, addestrati su corpora italiani (es. ISTI, Toscano), identificano entità nominate e ne disambiguano il senso contestuale, evitando errori di classificazione per parole polisemiche (es. “banca” finanziaria vs. “banca” geografica).

Enrichimento con WordNet Italia e FrameNet adattati:
– **WordNet Italia** fornisce gerarchie lessicali (iperonimia, sinonimia) specifiche per il lessico italiano, permettendo di raggruppare termini correlati in classi semantiche.
– **FrameNet Italia** definisce schemi di evento (frames) culturali e linguistici, ad esempio il frame Evento geografico per descrivere località o contesti territoriali, cruciali in contenuti culturali.
– **Ontologie personalizzate** (es. “CulturaItalia-Onto”) vengono create e mantenute, con classi gerarchiche (es. Arte → Pittura → Rinascimento italiano), relazioni semantiche (sinonimi, meronimi, iperonimi) e annotazioni di contesto (periodo storico, autore, stile).

Normalizzazione terminologica impiega:
– **Stemming differenziato per morfologia italiana** (es. “cultura”, “culturalmente”, “culturalmente” → “cultura”);
– **Lemmatizzazione con regole linguistiche specifiche** (es. “storie” → “storia”, “storiche” → “storia”);
– **Riduzione di ambiguità lessicale** grazie a contest-aware disambiguatori basati su WordNet Italia, che scelgono il senso corretto in base al cluster semantico dominante.

Opere d’arte (classe: Arte_Modern), Moderna (temporale: Tempo_Moderno).
– Mappatura a ontologia: Arte_Modern → iperonimo → Arte → Cultura_Italiana → Arte_Moderna_20°Sec; Moderna → sinonimo → Innovazione.
– Normalizzazione: “opera d’arte” → Arte_Moderna_20°Sec; “moderna” → Moderno.

Fase 2: Costruzione del Motore di Inferenza Semantica e Assegnazione di Pesi Ontologici

Arte_Modern → Epoca_Rinascimento;
– Se compare “Pisa”, integra il contesto geografico con la classe Luogo_Culturale_Italia.

Pesi semantici dinamici vengono assegnati in base a:
– **Forza relazionale**: sinonimi forti (es. “arte” – “creazione artistica”) → peso 0.9;
– **Frequenza contestuale**: termini ricorrenti in classi target (es. “Pittura” → peso 0.85 su Arte_Modern);
– **Coerenza distribuzione**: validazione tramite corpus di riferimento (ISTI, dati ISTI-2023) per evitare falsi positivi.

Esempio di regola OWL DL:

true


true

Questa regola imposta un peso elevato per contenuti con sinonimi forti e contesto esplicito, riducendo falsi positivi del 40% in fase di test.

Integrazione con sistemi SEO:
– Mappatura delle classi ontologiche a metriche SEO: Arte_Modern → cluster di interesse “arte contemporanea italiana”;
– Calcolo di un Punteggio Semantico SEO basato su: coerenza gerarchica (30%), frequenza tematica (25%), allineamento query (25%), visibilità cluster (20%).

Esempio di scoring:
| Classe ontologica | Peso | Contributo al punteggio |
|————————|——|————————|
| Arte_Modern → Epoca_Rinascimento | 0.9 | 0.27