Nel panorama digitale italiano, la capacità di interpretare e rispondere con precisione al sentimento autentico espresso in testo italiano rappresenta una sfida complessa ma fondamentale, soprattutto in customer service. I sistemi tradizionali, basati su classificazione emotiva binaria, falliscono nel cogliere sfumature come la rabbia tacita, il dubbio profondo o la fiducia fragile. Questo articolo esplora, con dettaglio tecnico e pratica avanzata, il modello emotivo contestuale di livello Tier 3, una pipeline specializzata che integra analisi semantica, pragmatica e prosodica, fino alla generazione di risposte autentiche, calibrate e coerenti, superando le limitazioni del Tier 2.

1. Definizione del modello emotivo contestuale in italiano:
   Il modello si basa su una fusione multilivello di analisi linguistica:
   • Tokenizzazione con regole linguistiche specifiche all’italiano: separazione di contrazioni (es. “non lo so” → “non lo so”), lemmatizzazione con dizionari specializzati come ItalianLemmatizer (LEMMA-ITALIAN), che gestisce varianti regionali e colloquiali;
   • Analisi semantica con BERT-Italian-Emo, fine-tuned su corpus annotati come EmoItalian, capace di rilevare valenze emotive sfumate;
   • Pragmatica contestuale: riconoscimento di atti di linguaggio indiretti (es. “Forse potremmo riprovare?”) tramite modelli di inferenza pragmatica basati su Discourse Grammar italiana;
   • Ponderazione dinamica delle dimensioni affettive: un pesaggio differenziato di intensità, polarità sintattica e ambiguità pragmatica, calibrato per registro formale/colloquiale (es. Lei vs tu);
   • Calibrazione continua tramite feedback umano e analisi di errore.

   Questo approccio supera la semplice classificazione emotiva, integrando contesto culturale e intonazione discorsiva, essenziale per preservare l’autenticità nella comunicazione italiana.

2. Mappatura delle dimensioni affettive core in contesto italiano:
   Identificazione di 7 core emotive con indicatori linguistici specifici, derivati da analisi empirica del dataset EmoItalian e casi reali di interazioni:
   • Gioia a squarciagola: espressioni come “che gioia!” o “mi ha fatto sorridere davvero!”; marcatori: punteggiatura esclamativa, intensificatori (“davvero”), lessico positivo forte;
   • Rabbia tacita: frasi indirette con sarcasmo (“Ah, certo, come no?”), tono neutro ma intensità negativa moderata-alta;
   • Tristezza profonda: “Mi sento a pezzi”, “non sapevo più cosa fare”; uso di termini di vulnerabilità, frasi brevi, pause espressive;
   • Paura controllata: “Mi fanno stare a disagio”, espressioni di incertezza, lessico di pericolo sottile;
   • Sorpresa autentica: “Che fortuna!” seguito da frasi di apertura;
   • Disgusto moderato: “Non mi piace così”, uso di espressioni dirette ma non aggressive;
   • Fiducia rara ma significativa: “Mi fidi dopo” o “mi sembra sincero”;
3. Architettura modulare del modello Tier 3 (emotivo contestuale avanzato):
   La pipeline si articola in cinque fasi operazionali, ciascuna con procedure precise e parametri personalizzabili per il contesto italiano:
   • Fase 1: Preprocessamento semantico avanzato
     Tokenizzazione con spaCy-italian + rimozione di stopword regionali (es. “guai” vs “guai, no”); lemmatizzazione con ItalianLemmatizer per normalizzare varianti; normalizzazione di contrazioni e dialetti (es. “ci vamo” → “ci vammo”).
     • Rilevazione di marcatori pragmatici: “forse”, “magari”, “comunque” → tag pragmatici (INFER, MODAL).
     • Segmentazione del discorso in unità sintattiche per analisi di focus emotivo.
   • Fase 2: Estrazione contestuale dinamica delle emozioni
     Utilizzo di BERT-Italian-Emo, fine-tuned su EmoItalian, con strato di attenzione contestuale multilayer.
     Parametri chiave:
     – Pesatura emotiva: valence_weight=0.65, intensity_weight=0.30, pragmatic_polarity=0.45;
     – Rilevazione ironia tramite Contrastive Attention Layer, addestrata su dataset Irony-Italian;
     – Normalizzazione per registro: formale=0.70, informale=0.30 in base al contesto;
     – Output: punteggio emotivo 0-1, con tag affettivo e soglia di escalation (es. >0.7 = rabbia rilevata).
   • Fase 3: Calcolo del punteggio sentimentale contestuale
     Formula di aggregate:
     Score = (V × v) + (I × i) + (P × p)
     dove:
     – V: valenza lessicale (0-1, da EmoItalian lexicon);
     – I: intensità pragmatica (0-1, derivata da modello);
     – P: polarità sintattica e pragmatica (0-1, test su alberi di dipendenza);
     – v, i, p: variabili normalizzate per registro.
     Esempio pratico: Frase “Grazie, ma non mi fidi” → V=-0.2 (negatività), I=0.85 (tasso di sarcasmo), P=0.35 → Score ≈ 0.52, ma con escalation flag per fiducia bassa.
   • Fase 4: Generazione risposta con coerenza emotiva avanzata
     Sintesi automatica che mantiene polarità dominante ma introduce micro-contraddizioni empatiche e contesto contestuale:
     Processo:
     1. Riconoscimento automatico del core emotivo (es. rabbia tacita);
     2. Selezione modello di risposta predefinito con tono calibrato (es. “Capisco la sua preoccupazione, questo è comprensibile”);
     3. Inserimento di frasi empatiche contestuali (“Mi dispiace sentire questa frustrazione”) con linguaggio naturale italiano;
     4. Calibrazione finale con soglia di “autenticità” >90% (misurata tramite confronto con giudizi umani);
     5. Output personalizzato: variazione lessicale in base al registro (es. “Lei” vs “tu”) e uso di espressioni idiomatiche come “avere il cuore in gola”.
   • Fase 5: Validazione e feedback ciclico
     Implementazione di un sistema human-in-the-loop:
     – Caso limite (es. ambiguità in “nei tempi che vanno”) viene raccolto e annotato da team linguisti+data scientist;
     – Modello aggiornato ogni 72 ore con nuovi esempi;
     – Monitoraggio score sentimentale in tempo reale per rilevare deviazioni;
     – Metrica chiave: risposta correttamente calibrata (%) (target >90%).

   “Il vero test di un modello emotivo non è la precisione, ma la capacità di far sentire l’utente compreso, anche quando non dice tutto.”

   Fase	Processo	Parametri chiave