Fase chiave: trasformare il testo in una rappresentazione tokenizzata, lemmatizzata con dizionario italiano aggiornato (es. spaCy con modello `it_core_news_sm`), rimuovendo stop words e termini irrilevanti, calcolando l’ILV come rapporto tra parole uniche e totale, e l’ICL mediante media del cosine similarity tra vettori di frasi consecutive. Questi indici, integrati con l’analisi della fluidità sintattica (IFS), formano la base quantitativa per il scoring dinamico.
Esempio pratico: un testo tecnico su “efficienza energetica” con ILV 0.62 (su scala 0–1, maggiore = maggiore varietà) e ICL 0.81 indica alta coerenza semantica, mentre un IFS basso (es. 0.45) segnala frasi troppo simili sintatticamente, con rischio di monotonia lessicale.
La coerenza stilistica si fonda su un profilo di riferimento (Tier 3 benchmark), definito in termini di registro formale, coerenza terminologica, uso appropriato di connettivi e armonia sintattica. Un sistema avanzato calibra i pesi (w₁, w₂, w₃) via cross-validation su dataset annotati, privilegiando la coerenza contestuale nel target italiano – es. evitare un registro colloquiale in un documento accademico.
Un esempio: un testo sul “monitoraggio energetico” con IFS 0.78 ma uso eccessivo di metafore colloquiali genera un punteggio stilistico basso (68/100), nonostante un ILV alto (0.69), perché la coerenza semantica e il registro formale sono compromessi.
- Fase 1: Preprocessing e normalizzazione
Carica il testo, filtra frasi <100 parole (o <150 in contesti tecnici complessi), applica lemmatizzazione con dizionario aggiornato (`it_core_news_sm`), rimuovi stop words e termini irrilevanti (es. “dove”, “che”, “il”, “la”), standardizza la grafica con regole di normalizzazione ortografica (es. “energia” vs “energia”, “efficienza” mai abbreviata).
from spacy.lang.it import Italian as it
import re
def preprocess(text):
nlp = it('it_core_news_sm')
doc = nlp(text)
lemmas = [token.lemma_ for token in doc if not token.is_stop and not token.is_punct and len(token.text) > 2]
return ' '.join(lemmas)
- Fase 2: Analisi multilivello della naturalità
Calcola:
– **ILV** = parole uniche / totale parole × 100
– **ICL** = media cosine similarity tra embedding di frasi consecutive (BERTitaliano)
– **IFS** = media lunghezza frase ponderata per complessità sintattica (albero di dipendenza con depth score)
Esempio di calcolo ICL:from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer(‘bert-base-italian-cased’)
embeddings = model.encode([f”frase {i+1}” for i in range(len(text_sentences))])
sim_mat = cosine_similarity(embeddings)
Icl = sum(sim_mat[i][i+1] for i in range(len(embeddings)-1)) / len(embeddings)-1 - Fase 3: Valutazione stilistica dinamica
Confronta il testo con il profilo Tier 3 benchmark mediante:
– Analisi lessicale: frequenza di termini ad alto impatto (es. “efficienza”, “sostenibilità”), riduzione ripetizioni (>15% → penalizzazione)
– Coerenza lessicale (ICL) e sintattica (IFS), con pesi adattivi: se ICL < 0.75, aumento peso w₁ (naturalità)
– Benchmark di dominio: per testi tecnici, coerenza terminologica pesa +20%; per divulgativi, leggibilità +15% - Fase 4: Scoring integrato
Funzione di punteggio:
\[
P = w_1 \cdot \text{ILV} + w_2 \cdot \text{ICL} + w_3 \cdot \text{CSt} + \beta \cdot \text{errore umanistico}
\]
w₁ = 0.35 (stabilità lessicale), w₂ = 0.35 (coerenza contestuale), w₃ = 0.25 (stile), β = 12 (correzione errore umanistico in %).
Soglia di qualità “ottimale”: P ≥ 85; sotto 70 → necessita revisione. - Fase 5: Reporting e feedback
Output strutturato con:
– punteggio per livello Tier
– heatmap delle aree critiche (es. frase 7: bassa fluidità sintattica)
– suggerimenti automatici: “suddividi frase lunga in due”, “sostituisci ‘efficace’ con ‘ottimizzato’ per maggiore varietà”
“Un errore critico nel Tier 3 è la sovrapponderazione della formalità formale a scapito della naturalezza lessicale, che genera testi rigidi e poco leggibili.”
Gli errori più comuni e come evitarli:
• **Overfitting stilistico**: modello privilegia struttura formale (uso di “pertanto”, “vi è” eccessivo) a discapito della varietà: mitigazione con bilanciamento w₁=0.35, w₂=0.35, w₃=0.25, test di coerenza con dati colloquiali.
• **Bias semantico in BERTitaliano**: modello tende a privilegiare termini tecnici – correzione tramite fine-tuning su corpus italiano tecnico (es. articoli IRENA, normative ENI).
• **Mancata analisi del contesto lungo**: frasi isolate scritte bene possono risultare incoerenti nel paragrafo: implementa finestre scorrevoli (sliding window) di 5 frasi per analisi coerente.
• **Ambiguità lessicale non risolta**: termini polisemici (es. “carico”) devono essere disambiguati contestualmente, con dizionari semantici integrati (es. WordNet italiano).
Troubleshooting: se il punteggio ICL scende sotto 0.60, esegui analisi di frase singola con NLP (es. spaCy) per identificare errori di coesione.
– Fase 1: testo originale contiene 187 parole, 28 ripetizioni di “efficienza energetica”, frasi medie lunghe (22 parole), ICL calcolato 0.52, IFS 0.61.
– Valutazione Tier 2: frasi troppo lunghe, ripetizioni >20%, punteggio finale 72/100 (soglia ottimale 85).
– Intervento Tier 3: lemmatizzazione, riduzione ripetizioni, riformulazione con sinonimi (es. “ottimizzazione” → “massimizzazione efficienza”), suddivisione frasi.
– Risultato: ICL 0.78, IFS 0.74, punteggio P = 0.35×0.68 + 0.35×0.78 + 0.25×0.72 = 0.75 → ottimale (punteggio >85).
Questo caso dimostra come la granularità temporale e contestuale del Tier 3 trasformi un testo “sufficiente” in uno di alta qualità.
Tier 1 (Tier 1: Fondamenti della qualità testuale) fornisce la base: struttura sintattica semplice, lessico chiaro, coerenza argomentativa lineare.
Il Tier 3 integra e supera, con scoring dinamico e contesto lungo, rendendo il sistema applicabile a documenti tecnici complessi, normative, white paper, e contenuti divulgativi avanzati in ambito italiano.