Introduzione: L’ambiguità semantica come nemico invisibile dei modelli linguistici generativi
Nella generazione automatica di testi in lingua italiana, l’ambiguità semantica rappresenta una minaccia costante: parole polisemiche, contesti non definiti e relazioni implicite generano output frammentati, fuorvianti o fuori tema. Questo compromette affidabilità e usabilità, soprattutto in contesti professionali come analisi storica, diritto o comunicazione istituzionale. Per superare questa barriera, è necessario un approccio stratificato che formalizzi il significato tramite vincoli strutturali e lessicali precisi — un percorso che parte dal Tier 2, con tecniche avanzate come il Metodo A, basato sull’integrazione di ontologie linguistiche per la disambiguazione contestuale.
Tier 2: Il Metodo A – Ontologie linguistiche italiane come motore di coerenza semantica
Il cuore del Metodo A risiede nell’uso sistematico di ontologie linguistiche italiane, come l’AIRE (Italian AI Representation Engine), per definire in modo univoco entità, ruoli, relazioni e contesti. Questo processo va oltre la semplice selezione lessicale: si costruisce una mappa formale del significato, dove ogni termine è ancorato a gerarchie semantiche, sinonimi contestuali e relazioni causali. Ad esempio, “evento storico” non è solo un’etichetta, ma viene associato a attributi precisi: periodo, attori, contesto geopolitico e tipologia di impatto. Questa formalizzazione riduce l’ambiguità fine a livello meccanico, garantendo che il modello generativo operi su dati semantici strutturati e verificabili.
Fase 1: Progettazione della variabile semantica e identificazione delle entità chiave
La prima fase richiede una mappatura dettagliata delle variabili semantiche fondamentali: [ENTITÀ] (es. “Battaglia di Caporetto”), [RELAZIONE] (es. “causa,” “conseguenza”), [ATTORI] (es. “Generale Boroević”), [CONTESTO] (es. “nord Italia, 1917”), e [CONSEGUENZA] (es. “crollo lineare”). Queste entità devono essere categorizzate non solo per tipo, ma anche per peso semantico e rilevanza contestuale. L’AIRE consente di associare a ciascuna entità sinonimi, gerarchie lessicali e marcatori di polarità temporale, permettendo al modello di interpretare il testo con precisione.
Esempio pratico: un prompt per generare una narrazione storica non deve solo menzionare “Caporetto”, ma definire esplicitamente la relazione cronologica tra cause ed esiti, evitando ambiguità come “caporetto avvenne” senza precisare il “14 ottobre 1917” o “guidate dal Generale Boroević”.
Fase 2: Definizione di trigger semantici con la sintassi del Semantic Prompt Language (SML)
Il trigger semantico è il meccanismo operativo che attiva la coerenza nel testo generato. Con il Semantic Prompt Language (SML), si definiscono marcatori sintattici rigidi che impongono vincoli strutturali sul output. Ad esempio:
[EVENTO: [ENTITÀ: Battaglia di Caporetto] ]**
[ATTORI: [ENTITÀ: Austro-Ungarici, Italiani] ]**
[CAUSA: [RELAZIONE: causata da] [ENTITÀ: carenze logistiche e pressione fronte]**
[CONSEGUENZA: [CONSEGUENZA: crollo della linea isonza]**
[TEMPO: [TEMPO: Ottobre 1917] ]**
[LUOGO: [LUOGO: nord-orientale Italia] ]**
Questo formato non solo specifica entità e relazioni, ma impone una sequenza logica obbligatoria, eliminando frasi generiche o fuori contesto. L’uso di marcatori SML rende il prompt un “contratto semantico” chiaro per il modello, che deve rispettare la struttura e la coerenza generata.
Fase 3: Validazione semantica pre-output e disambiguazione automatica
Prima di generare il testo, è fondamentale un controllo automatico che verifica la coerenza tra entità, relazioni e contesto. Utilizzando parser logici ispirati all’AIRE, si confrontano le variabili semantiche del prompt con la mappa ontologica: se un “evento” menzionato non ha una relazione causale collegata a “fattori economici e sociali” come definito, il sistema segnala la deviazione. Questo processo, integrato in fase di controllo, garantisce che l’output rispetti rigorosamente la struttura semantica definita.
Esempio di errore frequente: prompt generico “Descrivi la Seconda Guerra Mondiale” senza trigger semantici → output dispersivo: “La guerra coinvolse molte nazioni…” senza collegamenti chiari o contesto temporale preciso. Con SML e trigger, il risultato è: “Il 25 giugno 1940, l’Italia entrò in guerra ai lavori di [OTTENERE: Legione Cacciatori delle Alpi], causata dalla crisi geopolitica post-Versailles e dalla necessità di proteggere il nord Italia, con conseguenze sul fronte isonzo.”
Fase 1: Progettazione semantica granulare – Template SML e best practice
Per massimizzare l’efficacia del controllo semantico, il template SML deve essere progettato con granularità e coerenza. Si adotta una struttura modulare e ripetibile:
- [EVENTO: [ENTITÀ:
] ] - [ATTORI: [ENTITÀ:
] ] - [CAUSA: [RELAZIONE:
] [ENTITÀ: ] → [ENTITÀ: ] ] - [CONTESTO: [PERIODO:
] [LUOGO: ] [AMBIENTE: ] ] - [CONSEGUENZA: [CONSEGUENZA:
] ] - [TEMPO:
]
Esempio concreto:
[EVENTO: Battaglia di Caporetto]**
[ATTORI: Austro-Ungarici, Italiani]**
[CAUSA: causata da] [ENTITÀ: carenze logistiche italiane e pressione sul fronte nord]**
[CONSEGUENZA: crollo della linea isonza]**
[TEMPO: Ottobre 1917]**
[LUOGO: nord-orientale Italia]**
Questo modello permette di automatizzare la generazione di prompt completi, riducendo l’errore umano e garantendo ripetibilità in contesti professionali.
Fase 2: Implementazione operativa con Semantic Prompt Language (SML) e weighting semantico
Il linguaggio di markup semantico (SML) diventa lo strumento operativo per tradurre la progettazione teorica in prompt funzionanti. La sintassi rigida, come mostrato, funge da filtro semantico preciso. Per massimizzare l’efficacia, si applica un sistema di weighting: i trigger semantici vengono pesati con un coefficiente di 0.9, mentre i prompt generici ricevono 0.6, aumentandone la probabilità di generazione.
Esempio di prompt implementato:
[EVENTO: Battaglia di Caporetto]
[ATTORI: Austro-Ungarici, Italiani]
[CAUSA: causata da] [ENTITÀ: carenze logistiche e pressione sul fronte]
[CONSEGUENZA: crollo della linea isonza]
[TEMPO: Ottobre 1917]
[LUOGO: nord-orientale Italia]
Il modello deve generare narrazioni