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Fase 1: Pre-validazione semantica – estrazione entità e coesione referenziale

Fase 1: Estrazione e tracciabilità delle entità
La base del controllo semantico è la corretta identificazione e tracciabilità degli enti nominarli (NER) nel testo generato. Si utilizza uno parser semantico multilingue ottimizzato per l’italiano, come una versione estesa di **SpaCy con modello multilinguista addestrato su corpus istituzionali e giornalistici italiani**, che estrae entità di tipo PERSON, ORGANIZATION, LOCATION, DATE e DATA_NUMERICA con alta precisione.
Ogni entità viene arricchita con un tag univoco e una classificazione semantica (es. “CORPORAZIONE” → ORGANIZATION).
Esempio pratico:

import spacy
nlp = spacy.load(“it_core_news_sm”)
nlp.add_pipe(“ner”, config={“expand_label_names”: [“ORGANIZATION”, “LOCATION”]})
doc = nlp(“Il governo ha annunciato il nuovo piano economico per il 2024, che prevede investimenti a Milano e Roma.”)
# Entità estratte:
# CORPORAZIONE: “governo”, “piano economico”, “2024”
# ORGANIZATION: “governo”
# LOCATION: “Milano”, “Roma”

Consiglio pratico: Implementare un filtro post-estrazione per escludere entità ambigue (es. “Milano” come città o azienda) attraverso contestualizzazione semantica e cross-referenza con grafo di conoscenza predefinito.

Fase 2: Mappatura concettuale dinamica con grafi di conoscenza italiane

Costruzione di un grafo di conoscenza dinamico
Utilizzando ontologie formali italiane, come i **Italian Conceptual Graphs (ICG)**, si crea una rappresentazione strutturata delle relazioni tra entità estratte. Ogni nodo rappresenta un concetto (es. “piano economico”, “investimenti”, “Milano”, “2024”), i link esprimono relazioni semantiche (cause, effetti, compatibilità temporale, relazioni di persona).
Il grafo viene aggiornato iterativamente ad ogni passaggio del testo, integrando nuove affermazioni e rilevando eventuali incongruenze strutturali.
Esempio di rappresentazione grafica:

Node:
– “Piano Economico 2024” (ENTITE)
→ causa → “Investimenti a Milano e Roma” (ENTITE)
→ compatibile con → “Crescita PIL 2024” (ENTITE)
→ temporale → “prevede” (RELATIONE TEMPORALE)
Node:
– “Milano” (LOCATION)
→ situato_in → “Italia” (LOCATION)
→ ospita → “Investimenti” (ENTITE)

Implementazione tecnica:
Utilizzo di librerie come **NetworkX** in Python per la gestione dinamica del grafo, con algoritmi di rilevazione di cicli e incoerenze strutturali. Un esempio di rilevazione di contraddizione temporale:

def rileva_incoerenza_temporale(affermazioni):
timeline = {}
for aff in affermazioni:
data = aff.text.find(“anno”)
se data != -1:
anno = int(data[len(“anno”):])
if anno in timeline:
if timeline[anno] < anno – 2:
return True, f”Contraddizione temporale: {aff.span} e {timeline[anno]}”
timeline[anno] = anno
return False

Fase 3: Inferenza logica automatica per la validazione semantica

Applicazione di regole di ragionamento formale
Il cuore del Tier 2 è l’inferenza logica automatica, che analizza sequenze di affermazioni per verificare compatibilità di tempo, modo verbale, referenza personale e coerenza di persona.
Si applicano regole di inferenza basate su logica temporale lineare (LTL) e logica modale, adattate al contesto italiano.
Esempi di regole:
– Se “è iniziato” in un periodo e “è concluso” in un periodo successivo, la sequenza è temporali compatibile.
– Se un soggetto cambia persona senza transizione, si segnala incoerenza.
– Se un evento è descritto con mood imperfetto ma si afferma verità oggettiva, si solleva allerta.
Esempio di regola LTL:

# Rileva contraddizione di mood: “è iniziato” (imperfetto) seguito da “è finito” (perfetto) senza evento intermedio
def rileva_mood_incoerente(sequenza):
moods = []
for aff in sequenza:
verbo = aff.text.split()[-1]
if “iniziato” in verbo.lower():
moods.append(“imperfetto”)
elif “finito” in verbo.lower():
moods.append(“perfetto”)
elif “concluso” in verbo.lower():
moods.append(“perfetto”)
for i in range(len(moods)-1):
if moods[i] == “imperfetto” and moods[i+1] == “perfetto”:
return True, f”Cambio di mood senza evento: {sequenza[i]}-{sequenza[i+1]}”
return False

Fase 4: Feedback ciclico e fine-tuning incrementale

Chiusura del ciclo con feedback attivo
Le incoerenze rilevate vengono segnalate con report dettagliati, indicando posizione testuale, categoria errore (temporale, referenziale, di persona), e suggerimenti di correzione.
I dati di feedback vengono usati per addestrare modelli di fine-tuning incrementale con **active learning**, migliorando progressivamente la capacità del sistema di rilevare e correggere incoerenze in contesti complessi.
Implementazione pratica:
Creazione di un endpoint API (es. Flask) che riceve testi generati, applica la pipeline Tier 2, restituisce un report JSON con:
– posizione inizio/fine incoerenza
– tipo errore
– suggerimento correzione
– livello di confidenza inferenza

{
“errori”: [
{
“posizione”: “linea 15”,
“categoria”: “temporale”,
“descrizione”: “Incoerenza tra ‘inizia” (imperfetto) e ‘finito’ (perfetto) senza evento intermedio”,
“suggerimento”: “Verificare la sequenza temporale con regole LTL e correggere con un evento di transizione o riformulare per coerenza temporale”
}
],
“confidenza”: 0.89,
“azione”: “revisione manuale indicata”
}

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