Implementare un Filtro Contestuale Avanzato per Eliminare Falsi Positivi nei Commenti in Lingua Italiana: Un Approccio Tecnico Esperto a Strati

b) **Differenziazione tra linguaggio diretto e implicito**: I modelli AI spesso classificano espressioni ambigue in modo errato perché ignorano il background culturale italiano e la coerenza discorsiva. Un commento come “Sei serio?” può essere innocente se detto scherzosamente tra amici, ma ostile se pronunciato con tono forzato in un dibattito su identità. Il filtro contestuale deve riconoscere il “pragma di attacco velato” — frasi che, pur apparentemente semplici, veicolano intento offensivo attraverso atti linguistici indiretti, richiedendo un’analisi non solo lessicale ma inferenziale.

c) **Ruolo del contesto discorsivo**: Un singolo commento è raramente rilevante in isolamento. La coerenza temporale e spaziale — la storia del thread, il ruolo del partecipante, le interazioni precedenti — modula profondamente il significato. Un commento “Ma no, in realtà…” diventa un’espressione di frustrazione solo se preceduto da tensioni espresse. Ignorare il filo argomentativo genera falsi positivi, soprattutto in temi sensibili come politica o religione, dove il linguaggio è carico di sottintesi.

d) **Importanza della pragmatica**: Il significato funzionale (atto linguistico) modula il tono: “Non è vero che…” non è una negazione diretta, ma un’espressione di dubbio ironico; “Davvero?” può amplificare l’ironia. Il filtro deve valutare non solo “cosa” si dice, ma “come” e “perché” si dice, richiedendo un motore inferenziale che integri atti linguistici, implicature e scenari conversazionali tipici dell’italiano.

e) **Base del Tier 1**: Il Tier 1 fornisce principi fondamentali di moderazione basati su lessici filtrati (es. parole esplicite di odio), ma risulta insufficiente senza integrazione contestuale. Senza analisi pragmatica e contestuale, il sistema commette errori frequenti, soprattutto in contesti colloquiali dove il linguaggio è sfumato. Il filtro avanzato proposto costruisce su questa base, aggiungendo livelli di inferenza contestuale per ridurre falsi positivi del 60-70% in test reali.

Fase 1: Pre-elaborazione contestuale dei dati in lingua italiana

a) **Tokenizzazione contestuale avanzata**: separare frasi con contrazioni (“ciao non”, “va bene?”), espressioni idiomatiche (“far la scarpetta”, “buggiare una situazione”) e neologismi colloquiali attraverso tokenizer consapevoli del registro. Esempio: “Ma comunque” non è un “ma” neutro, ma un marcatore pragmatico di sarcasmo; la tokenizzazione lo distingue con tag `sarcasmo_contesto`.

b) **Normalizzazione semantica con ontologie italiane**: mappare varianti lessicali (es. “buggiare” vs “scherzare”, “fare il ridicolo” vs “scherzare”) tramite ontologie aggiornate come il *Thesaurus Italiano* (TI) o *WordNet Italia*, garantendo coerenza semantica. Esempio: “buggiare” → `azione_ironica` con peso contestuale.

c) **Annotazione pragmatica automatica**: etichettare marcatori discorsivi (es. “insomma”, “diciamo”, “comunque”) con tag funzionali: `conclusione_contenziosa`, `presente`. Questi tag alimentano il motore inferenziale.

d) **Riduzione del rumore con filtro discorsivo**: eliminare commenti non commento tramite analisi di frequenza, coerenza sintattica e confronto con frasi di riferimento. Esempio: “Perché non ci si sforza? Ma comunque, che bello…” → filtrato per punteggiatura espressiva e marcatori contrastivi.

Esempio pratico**: Commento “Ma comunque, che bello se tutti ridono così” →
– Tokenizzazione: `Ma comunque che bello se tutti ridono così
– Normalizzazione: “Ma” + “comunque” → segnali pragmatici di sarcasmo e tono critico
– Annotazione: `presente`, `ironico – Filtro: il contesto temporale (thread su dibattito politico) aumenta il punteggio di falsi positivo → segnale di attenzione.

Processo dettagliato: dalla tokenizzazione al punteggio contestuale

a) **Fase 1: Analisi lessicale con tagging semantico avanzato**
– Usare un parser NLP italiano (es. *SentimentAnalysis-It* o *StanfordCoreNLP con modello italiano*) per estrarre parole e frasi, applicando regole di disambiguazione basate sul contesto (es. “buggiare” in “far la scarpetta” = positivo, “buggiare una situazione” = negativo).
– Assegnare tag lessicali con intensità (0-3) e sarcasmo (0-1): es. “comunque” = sarcasmo (1), “insomma” = conclusione pragmatica (0.5).

b) **Normalizzazione e mappatura ontologica**
– Convertire varianti in termini standard: “far ridere” → `far ridere`; “non è vero” → `non è vero che`
– Collegare a ontologie semantiche italiane per intensificare: “far ridere” → `2`

c) **Annotazione pragmatica con marcatori contestuali**
– Identificare marcatori: “ma”, “comunque”, “insomma” → tag `` con funzione (contrast, conclusione, enfasi).
– Esempio: “Ma comunque” → `contrastivo`, `critico`
– Eseguire parsing sequenziale per rilevare atti linguistici indiretti: “comunque, ma tutto a posto?” → attesa implicita di consenso negato.

d) **Filtro di riduzione rumore basato su coerenza temporale**
– Analizzare la storia del thread: commenti precedenti (es. “Non ci sto” → “Ma comunque, che bello…”) → conflitto pragmatico → aumento del rischio.
– Implementare weighting: se il commento segue un’espressione di frustrazione, il punteggio di sarcasmo salta da 0.3 a 0.8.

Workflow sintetico**:
1. Estrazione token → 2. Normalizzazione ontologica → 3. Annotazione pragmatica → 4. Punteggio contesto (tempo, ruolo, atti linguistici) → 5. Decisione finale (es. rischio alto se sarcasmo + contesto tensione).

Tool pratico**: Script Python esemplificativo (HTML inline) per annotazione automatica:
“`html