Implementazione precisa del filtro semantico WordNet per la disambiguazione dei termini ambigui nella lingua italiana

La disambiguazione semantica dei termini polisemici rappresenta una sfida cruciale nella elaborazione del linguaggio naturale multilingue, in particolare per lingue ricche come l’italiano, dove il contesto sintattico e lessicale influisce profondamente sul significato. Il Tier 2 introduce passi tecnici avanzati per affinare la risoluzione dell’ambiguità, sfruttando la risorsa WordNet italiano con metodi dettagliati e contestualizzati. Questo articolo fornisce una guida operativa, passo dopo passo, per costruire un sistema automatizzato che integra analisi contestuale, similarità semantica e regole linguistiche specifiche, trasformando la teoria in pratica esperta per linguisti e sviluppatori.

Fondamenti: WordNet italiano e struttura semantica multilingue

WordNet, originariamente inglese, è stato esteso alla lingua italiana con risorse come WordNet italiano di Neri e collaboratori, che offre una copertura lessicale ricca e strutturata gerarchicamente. La versione italiana organizza i lemmi in rami semantici ben definiti — sinonimi, iperonimi, iponimi — e gestisce con precisione la polisemia attraverso etichette esplicite. Ad esempio, il termine banca si articola in rami distinti: istituzione finanziaria (lemma: bank) e riva di fiume (lemma: riverbank), con relazioni di omonimia chiiare. Il Tier 1 ha delineato questa architettura; qui si passa all’applicazione concreta, con normalizzazione del testo e identificazione dei token ambigui tramite filtraggio basato su contesto di 5-10 token, evitando falsi positivi da omografi non ambigui.

Fase 1: Preparazione del corpus e annotazione semantica contestuale

Il successo della disambiguazione dipende dalla qualità del corpus e dalla preparazione accurata del testo. Il Tier 1 ha richiamato l’importanza di testi rappresentativi: corpus Neri per giornalismo, testi letterari per registro vario, e archivi pubblici per neutralità lessicale. In questa fase, il preprocessing include: rimozione di punteggiatura non essenziale, lemmatizzazione con WordNetLemmatizer (via PyWordNet), e filtraggio automatico di token ambigui mediante una lista di alta frequenza semantica (es. “porta” → entrambe le definizioni). Si integra poi un filtro contestuale: si considerano finestre di contesto di 7 token a sinistra e 7 a destra, estraendo definizioni e sinonimi da WordNet per ogni termine, privilegiando i più probabili in base alla frequenza d’uso registrata.

Fase 2: Implementazione del filtro semantico WordNet automatizzato

Il core del sistema è il caricamento dinamico di WordNet italiano e la mappatura contestuale. Con PyWordNet e nltk.wordnet.lemmatizer, ogni token ambiguo viene confrontato con:

from nltk.corpus import wordnet as wn
from pywordnet.lemmatizer import WordNetLemmatizer
from typing import List, Tuple

lemmatizer = WordNetLemmatizer()

def get_lemma_and_rami(term: str, context: str, window: int = 7) -> Tuple[str, List[str]]:
    tokens = wn.synsets(term, pos='n')[0].lemmas() if wn.synsets(term) else []
    lemmas = [lemma.name() for lemma in tokens]
    rami = [lemma.hypernyms() for lemma in tokens]
    return lemmas, rami

def disambiguate_term(term: str, context: str, threshold: float = 0.85) -> str:
    lemmas, rami = get_lemma_and_rami(term, context)
    sim_scores = []
    for lemma in lemmas:
        # Vettore contesto sintetico: parole chiave + frequenza semantica
        contesto = context.lower().split()
        contesto_freq = {l: contesto.count(l) for l in rami[0]}
        for hyper in wn.synsets(lemma):
            sim = hyper.definition().lower().count(term) / len(contesto_freq)
            sim_scores.append((hyper, sim))
    # Ordina per similarità decrescente
    sim_scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    if sim_scores and sim_scores[0][1] >= threshold:
        return sim_scores[0][0].lemmaName()
    return term  # fallback

Questa routine implementa la disambiguazione automatica basata su similarità cosine contestuale, con soglia configurabile e gestione dinamica del contesto. L’uso di hypernymy e analisi dei ruoli semantici permette di evitare ambiguità residue tra significati vicini, come nel caso di banca finanziaria vs. banca di fiume.

Fase 3: Analisi contestuale avanzata con sinonimi e filtri sintattici

Per affinare il risultato, si integrano sinonimi contestuali estratti direttamente da WordNet italiano, arricchendo il set semantico con varianti lessicali rilevanti. Si applica un filtro basato sul ruolo sintattico: se il termine ambigui è oggetto di verbo “finanziamento”, si privilegia la definizione finanziaria; se soggetto in testo politico, si favorisce quella giuridica. Inoltre, si applica un filtro bayesiano che pesa la probabilità semantica in base al dominio: ad esempio, in ambito giuridico, giudice è più probabile di sindaco in un contesto legale. Esempio:

Un esempio reale: nel testo “Il presidente ha firmato un decreto alla banca d’Italia” → lemma banca → ramo istituzione finanziaria; nel “La banca del fiume è stata inondata” → soggetto → ramo corpo idrico.

Fase 4: Validazione e calibrazione con metriche IR e feedback umano

Il Tier 3 introduce un processo rigoroso di validazione, essenziale per garantire precisione concreta. Si crea un set di validazione con 200 testi annotati manualmente da