Fondamenti linguistici del sentiment analitico in italiano dialettale
Tier 1: Analisi semantica e specificità dialettale
I dialetti italiani rappresentano un campo complesso per il sentiment analysis, poiché la valenza emotiva delle parole varia non solo per significato lessicale ma anche per contesto culturale e sintattico. Parole apparentemente neutrali o positive, come “buon freddo” in milanese, possono esprimere frustrazione o sarcasmo, mentre termini come “matto” in napoletano, se usati in modo colloquiale, spesso denotano allegria o vivacità. Questa ambiguità semantica richiede modelli NLP adattati con un approccio a più livelli:
– **Analisi di specificità semantica**: ogni dialetto modifica la polarità attraverso collocazioni idiomatiche, metafore locali e modi di dire. Ad esempio, “cazzano” in veneto indica un’azione vivace o ironica, non un’offesa.
– **Contesto locale come fattore determinante**: un termine positivo in contesti turistici può risultare negativo in contesti quotidiani, a seconda dell’intensità prosodica e della posizione sintattica.
– **Normalizzazione contestuale**: il sentimento non è solo lessicale, ma dipende da marcatori sintattici (avverbi di frequenza, congiunzioni emozionali) e da segnali pragmatici (ironia, sarcasmo). Questo richiede un’elaborazione non solo lessicale, ma anche pragmatica e strutturale.
Metodologia del controllo linguistico automatico per ridurre falsi positivi
Tier 2: Filtro ibrido automatico basato su dizionari e ML
Per ridurre i falsi positivi nell’analisi sentimentale dialettale, si propone un sistema ibrido che combina approcci regolari e apprendimento automatico, con un focus su:
1. Caratterizzazione dei falsi positivi tramite analisi di confusione semantica
“I falsi positivi emergono quando termini dialettali con valenza emotiva ambigua vengono interpretati fuori contesto: ad esempio, ‘allegro’ in napoletano può indicare vivacità non patologica, non necessariamente felicità gioiosa.”
Fase 1: costruire una matrice di confusione tra classi sentimentali su corpus autentici di dialetti, focalizzandosi su parole con valenza doppia o sfumata. Questo permette di identificare quali termini vengono erroneamente classificati come positivi quando il contesto li rende negativi o neutri.
2. Sistema ibrido: regole basate su dizionari + modelli ML supervisionati
- Dizionari contestuali locali: implementazione di lessici dialettali arricchiti con punteggi di polarità dinamici, aggiornati su co-occorrenze e marcatori sintattici (es. “non male” vs “male”).
- Modello BERT fine-tunato: addestramento su dataset annotati manualmente con etichette sentimentali, usando tokenizzazione adattata ai dialetti (es. translitterazione di “cazzano” → “cazzano”).
- Filtro di contesto n-grammaticale: analisi di sequenze contestuali (n=2-3) per discriminare significati, ad esempio distinguere “buon freddo” (neutro) da “freddo buono” (positivo).
- Regole fonetiche e morfologiche: riconoscimento di varianti ortografiche e flessioni dialettali per evitare falsi negativi (es. “cazzone” → “cazzone” con punteggio positivo).
- Feature linguistiche per il filtro automatico
- N-grammi contestuali (bigrammi/trigrammi) con pesatura dinamica basata su frequenza locale
- Part-of-speech tagging adattato ai dialetti, per cogliere funzioni sintattiche (aggettivo, verbo, avverbiale) che influenzano il sentimento
- Presenza di marcatori emotivi dialettali (es. “ma che” come congiunzione ironica)
- Punteggi di polarità aggregata derivati da dizionario e modello ML, con soglie adattive per dialetto
- Analisi di dipendenza sintattica per rilevare inversioni semantiche (es. “non male” con connettivo negativo)
- Selezione dialettale: mirare a napoletano (alto uso mediatico), veneto e tosco-romagnolo, basandosi su volume di recensioni e ricchezza lessicale
- Fonti dati: recensioni online (TripAdvisor, Booking), forum locali, chat di comunità, con filtro per autenticità (evitare bot o testi generici)
- Pipeline di annotazione: utilizzo di Label Studio con pipeline a più livelli:
- Fase 1: lettura iniziale da esperti linguisti dialettali per selezione di testi rappresentativi
- Fase 2: annotazione semi-automatica con suggerimenti contestuali da dizionari locali (es. Dizionario Dialettale Napoletano online)
- Fase 3: validazione inter-annotatore α su 10% del corpus; esclusione di testi ambigui o non recensioni
- Controllo qualità: valutazione della coerenza linguistica tramite analisi della presenza di marcatori emotivi, sintassi corretta e assenza di errori ortografici frequenti
- Esempio pratico: annotazione di 5.000 recensioni napoletane, con focus su termini come “matto” (vivezza), “cazzano” (ironia), “freddo buono” (positività contestuale)
- Dizionario dinamico di polarità dialettale
- Estrazione termini: analisi frequenziale e collocazionale con strumenti come AntConc e custom scripts Python (es. spaCy con plugin dialettale)
- Punteggi di polarità: assegnazione dinamica basata su contesto (es. “buon freddo” = +0.3 in contesti turistici, -0.2 in contesti familiari)
- Regole fonetiche: translitterazione automatica di varianti dialettali (es. “cazzano” → “cazzono” con peso -0.1) e normalizzazione ortografica guidata da regole locali
- Motore di matching: confronto tra termini estratti e dizionario, con aggregazione di punteggi basata su contesto sintattico e semantico
- Feedback loop: integrazione di errori di classificazione in fase di analisi per aggiornare dinamicamente il dizionario (es. nuove parole con valenza inaspettata)
- Integrazione tecnica nel flus
Questo approccio ibrido garantisce un equilibrio tra flessibilità linguistica e precisione predittiva, superando le limitazioni dei modelli monolingui generici.
3. Implementazione del filtro contestuale con feature linguistiche avanzate
Queste feature vengono integrate in un pipeline di scoring che produce un indice di confidenza per ogni recensione, facilitando il rilevamento di falsi positivi.
4. Fase 1: Raccolta e annotazione di un corpus dialettale autentico
Questo corpus diventa la base per il training di modelli ML e la validazione futura del filtro.
5. Costruzione del dizionario contestuale di valenza dialettale
Questo dizionario evolve nel tempo, diventando uno strumento chiave per la precisione locale.
