1. Fondamenti del Controllo Qualità Semantico nel Tier 2: Linguaggio, Contesto e Coerenza Profonda

Il Tier 2 non si limita a garantire la coerenza logica superficiale, ma impone una coerenza semantica profonda, integrando significato, contesto narrativo e riferimenti ontologici stabiliti nel Tier 1, assicurando che ogni dato, termine e affermazione risuoni in modo coerente con il corpus complessivo e le regole di uso del dominio italiano.

Fase 1: Definizione operativa della coerenza semantica nel Tier 2
La coerenza semantica nel Tier 2 si fonda su tre pilastri fondamentali:
– **Significato condiviso**: ogni termine deve essere riconoscibile con un unico significato contestuale, evitando ambiguità diacroniche (evolutive) o sinonimiche non controllate.
– **Contesto logico integrato**: ogni affermazione deve essere comprensibile e inferibilmente coerente con il contesto narrativo e i dati circostanti, inclusi riferimenti temporali, spaziali e causali.
– **Allineamento ontologico**: le entità menzionate devono rispettare schemi formali (ontologie) predefinite, garantendo interoperabilità semantica e compatibilità con sistemi esterni.

Questa definizione va oltre la semplice assenza di contraddizioni: richiede una struttura semantica esplicita e verificabile, fondamentale per l’automatizzazione del controllo qualità.

1. Fase 1: Estrazione e Validazione Automatica delle Entità Semantiche
   Utilizzo di modelli NER multilingue con priorità all’italiano (es. spaCy con modello `it_core_news_sm`, o multilingual `xlm-roberta-base` con post-processing italiano).
   Esempio pratico: in un testo Tier 2 su un progetto di gestione rifiuti urbani, le entità chiave sono: Comune di Milano, Raccolta differenziata, Data di raccolta, Tipologia rifiuti.
   Fase 1.1: Parsing NER con filtro contestuale basato su ontologie Italiane (es. ontologia del settore ambientale).
   Fase 1.2: Disambiguazione entità tramite grafo di conoscenza (es. DBpedia, WordNet italiano) per eliminare ambiguità come “ambiente” (natura vs. politica).
   Fase 1.3: Associazione di ogni entità a un URI coerente nel contesto, con tag di provenienza (es. Comune di Milano [IT-COMUNE-001]).

Elemento	Tecnica	Descrizione pratica
Riconoscimento entità contestuale	NER multilingue con adattamento italiano	Impiego di modelli come `it_core_news_sm` + post-processing con ontologie italiane per isolare concetti chiave
Allineamento semantico con grafi di conoscenza	Utilizzo di DBpedia e ontologie sector-specific per validare significati	Verifica di compatibilità tra “Raccolta differenziata” e “Data di raccolta” in relazione temporale

1. Fase 2: Analisi delle Relazioni Semantiche e Compatibilità Logica
   Dopo l’estrazione, si costruisce un grafo di conoscenza dinamico che mappa relazioni tra entità (es. “Milano” → `Raccolta differenziata` → `Data 2024-03-15`).
   Utilizzo di framework come Neo4j con plugin Italiani per inferenza automatica:
   – Verifica che “Raccolta differenziata” avvenga solo nei giorni previsti rispetto alla “Data di raccolta”.
   – Controllo di logica temporale: un evento descritto come “successivo” ma con riferimenti contraddittori genera segnale d’allarme.
   – Identificazione di ambiguità semantica contestuale: es. “raccolta” può riferirsi a eventi diversi; risolta con regole basate su contesto linguistico e temporale.

1. Fase 3: Confronto con Regole Semantiche di Contesto Tier 1
   Le regole di validazione derivano da ontologie e policy semantiche stabilite nel Tier 1, ad esempio:
   – “Tutti i dati di raccolta devono essere associati a un comune geografico e temporale coerente.”
   – “Termini tecnici devono rispettare la definizione ufficiale italiana (es. ‘raccolta differenziata’ non può essere confuso con ‘smaltimento’).”
   Applicazione automatica tramite motori di regole (es. Drools o custom engine in Python) che segnalano incongruenze con grafica visiva (es. grafi di dipendenza).

Errori frequenti nel Tier 2 e come prevenirli
– Ambiguità semantica non risolta: es. “raccolta” usata in contesti diversi; soluzione: regole contestuali basate su ontologie.
– Incoerenza temporale: un evento descritto come “già avvenuto” ma con “futuro” nei timestamp; controllo automatizzato con timestamp semantici e logica temporale formale.
– Incompatibilità entità-dato: esempio “Raccolta: 2024-01-10” ma “Data: 2024-02-01” senza validazione; pipeline NLP con arricchimento automatico previene errori.

Fase 4: Feedback Automatizzato al Team Editoriale
Il sistema genera report dettagliati con:
– Elenco entit๠e stato di validazione
– Grafici di relazioni e anomalie rilevate
– Evidenze testuali e link ai riferimenti ontologici
– Proposte correttive (es. “Modificare data: 2024-01-10 → 2024-01-15” o “Rivedere uso di ‘raccolta’ in relazione a ‘data’”).
Esempio di output:

Errore rilevato: Incoerenza semantica tra «Raccolta differenziata» (entità) e «Data 2024-01-10» (evento).
Grafico di dipendenza: [link grafo dinamico]
Azione: Validare data o correggere contesto semantico.

Tecnica consigliata: integrazione con dashboard interattive (es. Grafana) per visualizzazione in tempo reale delle correlazioni semantiche.

Strategie avanzate per scalabilità e ottimizzazione
– **Pipeline NLP ottimizzate**: uso di modelli quantizzati (es. `bert-tiny-it`) per ridurre overhead senza perdita di precisione.
– **Caching semantico**: memorizzazione di entità e relazioni frequenti per ridurre parsing ripetuto.
– **Parallelizzazione**: elaborazione multi-thread delle fasi di analisi su grandi volumi (es. migliaia di articoli Tier 2).
– **Aggiornamento ontologico dinamico**: sistema di feedback che integra correzioni editoriali nelle ontologie di riferimento per apprendimento continuo.

Caso