Progettazione del Tier 2: automazione con regole fisse (Metodo A) e apprendimento (Metodo B)

Il Tier 2 distingue due approcci complementari: il Metodo A, basato su dizionari, regole fisse e pattern lessicali predeterminati, e il Metodo B, che sfrutta modelli di machine learning con vettori semantici addestrati su corpus editoriali.
Il Metodo A è ideale per terminologie consolidate e settoriali rigide (es. “GDP”, “UE”, “protocollo”), dove la precisione lessicale è critica. Richiede la definizione di una base lessicale italiana: un glossario strutturato che include:
– Liste di termini obbligatori (es. denominazioni legali, nomi di prodotti)
– Eccezioni di uso comune (es. “casa” colloquiale vs “abitazione” formale)
– Pattern fisse (es. “X% di aumento”, “rapporto di analisi”)
– Liste di sinonimi contestuali (es. “indagine” → “studio”, “ricerca”)

Il Metodo B, invece, si rivela superiore con dati poco strutturati o testi creativi. Sfrutta pipeline di training con corpus annotati (es. articoli storici, report aziendali), addestra modelli spaCy o modelli sentence-transformer-italian con fine-tuning su dati editoriali, producendo un motore dinamico capace di riconoscere e suggerire correzioni in tempo reale.

Implementazione pratica: Python per controllo lessicale automatico

La fase operativa inizia con la creazione di uno Python che si integra via API REST o plugin nativo (es. Oxygen XML Editor) nel workflow editoriale. Un esempio concreto: uno che, al momento del salvataggio o inserimento di testo, invia il contenuto a un endpoint dedicato per analisi lessicale e restituisce correzioni e segnalazioni.

import spacy
from spacy_langdetect import LanguageDetector
import json

nlp = spacy.load("it-base")
nlp.add_pipe("language_detector", last=True)
detector = nlp.get_pipe("language_detector")

def analyze_text(text):
    doc = nlp(text)
    results = []
    
    for token in doc:
        if token.is_stop or token.is_punct:
            continue
        # Controllo accordo sostantivo-aggettivo
        if token.dep_ == "compound":
            subject = token.head.text if token.head.pos_ == "NOUN" else token.text
            result = {
                "token": token.text,
                "pos": token.pos_,
                "lemma": token.lemma_,
                "tag": token.tag_,
                "shape": token.shape_,
                "context": doc.text,
                "suggestion": "Verifica accordo: " + (f"{subject.capitalize()} + {token.lemma_}" if token.dep_ == "compound" else "")
            }
            results.append(result)
    
    # Filtro falsi positivi per omografie
    if detector(text) != "it":
        results.append({"error": "Linguaggio non italiano rilevato", "text": text})
    
    return results

# Esempio di utilizzo
testo = "La banca ha presentato il documento con un errore di coerenza lessicale: ‘indagine’ senza accordo con ‘studio’"
output = analyze_text(testo)
print(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=false))

Questo può essere integrato in un plugin Oxygen XML tramite xmlschema o in un editore Python embedded, attivandosi su eventi di inserimento testo o salvataggio. Per ottimizzare, si implementa un sistema di rating contestuale: ogni correzione proposta riceve un punteggio da 0 a 5 in base a precisione semantica e contesto, con feedback visuale per l’utente. Si raccomanda inoltre l’uso di regole ibride: se il modello ML suggerisce una correzione ma il detector linguistico segnala ambiguità, si attiva un flag per revisione manuale, evitando interventi automatizzati rischiosi.