3. Fase operativa: dalla mappatura ontologica al mapping semantico avanzato

Fase 1: Costruzione dell’ontologia di riferimento

• Estrazione di concetti chiave dal {tier2_excerpt} usando modelli NLP multilingue (spaCy+modello italiano, BERT-italiano)
• Integrazione di thesauri ufficiali: CERES per terminologia legale, UNI per standard tecnici, WordNet-italiano per sinonimi e gerarchie semantiche
• Definizione di una gerarchia esclusiva: ogni tag Tier 2 diventa un nodo base con figli semantici (es. “Marketing digitale” → “Email marketing – personalizzato – A/B testing”)

Fase 2: Assegnazione dei tag Tier 3 con regole contestuali

• Applicazione di pesatura semantica basata su similitudine vettoriale (embedding) tra contenuto e tag
• Uso di NER per identificare entità specifiche (es. “Banca d’Italia”, “GDPR”) e mapping a tag dinamici
• Regole fuzzy per gestire ambiguità: es. “vendita” può riferirsi a prodotti o servizi – distinta tramite contesto semantico

Fase 3: Validazione con dati reali

• Analisi di corpus linguistici italiani con focus su intent esplicito (es. richieste di informazioni, reclami)
• Test A/B su performance di asset Tier 3 vs Tier 2 in termini di engagement e conversione
• Feedback da team di marketing su rilevanza contestuale e usabilità

Fase 4: Deployment tecnologico

• Framework Python con librerie semantiche: OWL per ontologie, spaCy per NER, gensim per embedding
• Database semantici strutturati (es. Neo4j o triplestore) per memorizzare relazioni tra tag e contenuti
• API REST per integrazione con CRM e piattaforme di automazione marketing

4. Implementazione pratica: pipeline per il passaggio Tier 2 → Tier 3

Fase 1: Estrazione automatica dal Tier 2:
Pipeline NLP in Python:

import spacy
import en_core_web_sm
from transformers import pipeline

nlp = spacy.load(“it_core_news_sm”)
disambiguator = pipeline(“text2text-generation”, model=”bert-base-multilingual-cased”)

def estrai_entita_contenuto(text):
doc = nlp(text)
entita = {}
for ent in doc.ents:
entita[ent.label_] = ent.text
intent = “generale”
for token in doc:
if token.lemma_ in [“marketing”, “vendita”, “comunicazione”]:
intent = “tematico”
return entita, intent

Fase 2: Assegnazione Tier 3 dinamica— assegnazione di tag contestuali con score di rilevanza:

def assegna_tag_semantici(entita, intent):
tag_basi = {
“Normativa”: [“GDPR”, “Codice Privacy”],
“Marketing”: [“Email marketing – personalizzato”],
“Servizi”: [“supporto clienti”, “fidelizzazione”]
}
regole = [
{“tag”: “Normativa UE”, “condizione”: lambda e: “GDPR” in e, “peso”: 0.9},
{“tag”: “Email marketing – personalizzato”, “condizione”: lambda e: intent == “tematico”, “peso”: 0.85},
{“tag”: “Supporto clienti – fidelizzazione”, “condizione”: lambda e: “reclamo” in e, “peso”: 0.75}
]
tag_assegnati = sorted(regole, key=lambda r: r[“peso”]*(1 – entita.get(r[“tag”], 0)), reverse=True)[:5]
return [{“tag”: tag, “score”: score, “descrizione”: f”Contesto: {entita.get(tag, ‘generale’)}”} for tag, score in regole]

Fase 3: Mappatura e clustering fuzzy— clustering embedding (e.g. HDBSCAN) su rappresentazioni semantiche dei contenuti per raggruppare tag simili e generare asset dinamici:

from sklearn.cluster import DBSCAN
from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer(‘roberta-base’)
embeddings = model.encode([contenuto for contenuto in corpus_già_categorizzato])
cluster_ids = DBSCAN(eps=3.0, min_samples=2).fit_predict(embeddings)

Ogni cluster diventa un asset Tier 3 con tag ibridi dinamici, arricchiti da dati comportamentali in tempo reale (clickstream):

asset_tier3 = {“asset_id”: “ASET-2024-IT-001”, “tagging”: cluster_ids, “content”: contenuto_arricchito, “dinamico”: “verificato_2024-05”}

Fase 4: integrazione con CRM e automazione— API REST per inviare asset dinamici in HubSpot/Salesforce, con regole di personalizzazione automatica basate su tag Tier 3.