Introduzione: il problema della classificazione stilistica precisa

Nel panorama editoriale italiano, la distinzione tra recensioni accademiche e narrazioni colloquiali non è mai banale, poiché il linguaggio riflette profondamente il registro culturale e stilistico del lettore e dell’autore. Il Tier 2 ha descritto un framework per misurare la complessità stilistica attraverso indicatori linguistici quantificabili, ma la sua applicazione automatica richiede un’analisi dettagliata dei livelli di leggibilità, struttura sintattica e pragmatica.
Come evidenziato nel comunicato ufficiale del Tier 2 {tier2_anchor}, la sfida risiede nell’identificare con precisione il registro senza perdere sfumature culturali specifiche del testo italiano, dove la coesistenza di termini formali e colloquiali è frequente e contestuale.
Questo articolo approfondisce i passaggi tecnici passo dopo passo per costruire un sistema di filtro semantico avanzato, partendo dal preprocessing linguistico fino all’implementazione operativa, con focus su falsi positivi, metriche di validazione e integrazione con contesti culturali locali.

Analisi del Tier 2: il framework della complessità stilistica

Il Tier 2 definisce la complessità stilistica attraverso cinque indicatori chiave:
– Frequenza di termini tecnici (es. *edizione critica*, *edizione illustrata*, *analisi filologica*)
– Lunghezza media delle frasi (>25 parole in frasi complesse tipiche)
– Rapporto sostantivi astratti vs verbi attivi (>0.6 di sostantivi astratti)
– Uso di congiunzioni subordinative (*pur se*, *nonostante*), segnali di dipendenza sintattica lungo
– Indice Flesch-Kincaid adattato al contesto letterario italiano (obra <70, livello di comprensione superiore al 8° anno), con normalizzazione di termini idiomatici regionali

«La complessità stilistica non si misura solo in lunghezza, ma nella precisione con cui il registro si adatta al pubblico target.» – Analisi Tier 2

Fase critica: la validazione inter-annotatore garantisce che indicatori come la presenza di congiunzioni subordinative o la frequenza di sostantivi astratti siano interpretati coerentemente, evitando ambiguità tra testi accademici e saggi narrativi.

Fase 1: preprocessing del testo per l’estrazione stilistica precisa

Il preprocessing è la base per un’analisi accurata. Si articola in:
– **Normalizzazione linguistica**: rimozione varianti dialettali (es. *colloquio* → *colloquio*, *faccetta* → *faccetta*), ortografia standardizzata e gestione abbreviazioni (*a.c.* → *a.c.*, *etc.* → *ecc.*), con uso di dizionari di riconoscimento autore (ENP) per distinguere autori come Manzoni da Moravia.
– **Tokenizzazione avanzata**: segmentazione del testo in unità semantiche con analisi di dipendenza sintattica (via spaCy con modello italiano) per identificare soggetto, verbo, complementi e relazioni logiche.
– **Chunking e co-occorrenza**: estrazione di chunk di 4-8 parole (frasi nominali, clausole subordinate) con associazione a entità nominate (ENP) per autori, titoli e riferimenti culturali (es. *“Digitalis humanorum”* → autore, *“movimento futurista”* → riferimento).
– **Estrazione di feature linguistiche**: calcolo di indicatori come *coefficiente di densità lessicale* (parole uniche / totale parole × 100), rapporto sostantivi astratti/verbi attivi, e *indice di complessità sintattica* (frase media lunghezza / numero di dipendenze per frase).
– **Filtraggio stopword specifico italiano**: esclusione di espressioni idiomatiche colloquiali (*‘va bene’*, *‘ci sto’*) e termini tecnici non standard (*‘edizione base’* vs *‘edizione critica base’*), mantenendo il lessico specialistico del Tier 2.

Esempio pratico: una recensione accademica su *“La poesia di Montale”* mostra alta densità lessicale (82%) e rapporto sostantivi astratti/verbi 0.65, indicativo di complessità stilistica Tier 2.

Fase 2: quantificazione e categorizzazione con metodi supervisionati

Grazie al preprocessing, si passa alla classificazione tramite algoritmi supervisionati addestrati su un dataset di recensioni italiane annotate per livello stilistico.
– **Feature selection**: selezione di 25 indicatori linguistici pesati (es. frequenza modali epistemici, lunghezza frase, densità lessicale) con eliminazione ridondanze via PCA.
– **Modello di classificazione**: Random Forest con parametri ottimizzati (albero massi 10, profondità max 6) su dataset Tier 2 annotato (n=1.200 recensioni).
– **Soglie di transizione Tier 2 → Tier 3**: definizione di soglie statistiche (es. indice Flesch-Kincaid >80 → Tier 3; <65 → Tier 2) basate su analisi di confine tra gruppi.
– **Word embeddings multilingue**: integrazione di Italian BERT per catturare significati contestuali di termini come *‘estetica’* (astratto) vs *‘pagina’* (concreto), migliorando la discriminazione tra registro formale e informale.
– **Validazione incrociata stratificata**: 10-fold CV con stratificazione per topic, per evitare sovradattamento e garantire generalizzazione su nuovi testi.

Tabella: prestazioni modello Random Forest su dataset Tier 2 annotato

Nota: il modello identifica correttamente il registro non solo tramite lessico ma anche tramite struttura discorsiva e uso pragmatico.

Fase 3: estrazione di indicatori pragmatici per distinguere accademico e colloquiale

Il passaggio da Tier 2 a Tier 3 richiede l’analisi pragmatica, che si concentra su:
– **Tono e modali epistemici**: analisi frequenza di *dovrebbe*, *potrebbe*, *si presume* rispetto a *va bene*, *è chiaro*; es. recensioni accademiche usano più modali epistemici (F1=0.78 vs 0.32).
– **Strutture retoriche**: rilevazione di domande retoriche (*“Ma come si spiega una similitudine così evocativa?”*) o enfasi contrastiva (*“Non è il tema a impressionare, ma la sua elaborazione”*).
– **Coerenza discorsiva**: calcolo indice di coreferenza e pronominalizzazione; testi accademici mostrano maggiore coesione (indice 0.65) rispetto a narrazioni colloquiali (0.38).
– **Marker lessicali di registro**: presenza di termini specialistici come *“analisi intertestuale”*, *“soggetto implicito”*, espressioni figurate (*“la poesia si muove come un’eco”*) e tono ironico o critico, assenti nel registo base.

Esposizione pragmatica: la distinzione non è solo lessicale, ma strutturale: testi Tier 3 usano frasi complesse con subordinate logiche, mentre Tier 2 privilegia frasi semplici e dirette.

1. Analisi