Il problema del sentiment “superficiale” nelle recensioni italiane

Nelle analisi tradizionali del sentiment, spesso si riduce la valutazione a polarità binaria (positivo/negativo), ignorando il contesto lessicale e le sfumature emotive che caratterizzano il linguaggio italiano. Espressioni come “non male ma un po’ lento”, “valido sì, ma costoso”, o “bellissimo hotel, il bagno è un’antica cantina” richiedono un’interpretazione contestuale profonda: ironia, contrasto, e valutazioni multiple che un’analisi lessicale statica non coglie. Questo genera errori sistematici, fino al 40% di classificazioni errate, soprattutto in contesti ricchi di espressioni dialettali e regionalismi. La soluzione risiede nell’analisi semantica contestuale, che integra modelli linguistici avanzati (word embeddings, transformer) addestrati su corpus italiani per cogliere significati nascosti e intenzioni comunicative implicite.

Fondamenti: perché il sentiment semantico va oltre la polarità

Il sentiment semantico va oltre la semplice classificazione positivo/negativo: analizza il contesto lessicale, le sfumature emotive e le relazioni tra parole in frasi complesse. In italiano, la ricchezza morfologica (flessione, contrazioni, forme regionali) e la frequente presenza di ironia richiedono modelli che comprendano il significato contestuale. Ad esempio, “non male” è positivo in sé, ma in “Non male, ma troppo costoso” il contesto trasforma la frase in un sentiment misto, che analisi statiche non riconoscono. L’analisi contestuale, invece, estrae n-grammi semantici, valuta intensità con indicatori come “terribilmente”, “superbissimo” e disambigua forme ambigue tramite modelli addestrati su corpus italiani.

Metodologia: costruire un sistema di analisi contestuale per l’italiano

**Fase 1: Preparazione del dataset e preprocessing italiano**
– Caricare recensioni clienti in formato testuale netto, rimuovendo HTML, emoji e caratteri speciali con Graphext o BeautifulSoup.
– Normalizzare il testo: minuscolizzazione, correzione ortografica con Graphext (ad es. “Caffè” → “caffè”), rimozione stopword personalizzate (es. “non”, “ma”, “che” rilevanti nel contesto).
– Lemmatizzazione con spaCy versione italiana (es. `depends()` + regole morfologiche specifiche per verbi e aggettivi), gestione contrazioni (“stallo” → “stallo”) e forme flesse (es. “mangiano” → “mangiare”).
– Identificazione di termini colloquiali e regionalismi (es. Veneto “stale”, Toscana “cantina”): arricchire un lessico contestuale personalizzato con dizionari locali e corpora annotati (es. Italian BERT Word Embeddings).

**Fase 2: arricchimento lessicale contestuale e creazione di feature semantiche**
– Estrazione di n-grammi semantici (bigrammi trigrammi) con spaCy, filtrando combinazioni con punteggi di polarità contestuale (es. “ottimo ma lento” → polarità negativa implicita).
– Calcolo indicatori di intensità (es. “superbissimo” = +2.3, “terribilmente” = -1.8) basati su modelli linguistici addestrati su recensioni italiane.
– Generazione di feature sintattiche: dipendenze grammaticali (subject-predicate), rapporto soggetto-oggetto, e marcatori contrattivi (“ma”, “però”) per identificare contrasti semantici.

**Fase 3: applicazione di modelli avanzati di analisi lessicale contestuale**
– **Word Embeddings**: addestrare FastText multilingue su corpus italiani (es. Corpus Italiano 2000-2020) per catturare significati sfumati; misurare distanze semantiche tra parole in contesto (cosine similarity) per rilevare ironia o sarcasmo.
– **Transformer fine-tunati**: utilizzare Italian BERT o LDA Italian Corpus per classificare frasi in scale di sentiment contestuale (da -1 “negativo forte” a +1 “positivo forte”), integrando sequenze di parole e contesto discorsivo (es. contrasto tra “ottimo” e “costoso”).
– **Score dinamici**: combinare punteggi lessicali, intensità, e polarità contestuale con pesi calcolati tramite meta-apprendimento su dataset di recensioni etichettate, riducendo falsi positivi negativi.

Errori comuni e come evitarli nell’analisi semantica italiana

Tier 2 Link
*Un errore frequente è la sovrastima della polarità statica: “Non male” è positivo, ma in “Non male, ma troppo costoso” è un sentiment misto. Soluzione: analizzare la frase intera con modelli che catturano contrasto e contesto temporale.
*Un altro limite è l’ignoranza delle varianti regionali: “stale” in Veneto è neutro, in Lombardia indica critica. Arricchire il lessico con termini locali e dati di uso reale.
*L’assenza di ironia e sarcasmo genera falsi positivi: “Bellissimo hotel, il bagno è un’antica cantina” richiede disambiguazione contestuale, non solo lessicale.
*Errori di lemmatizzazione: modelli generici non trattano forme flesse o contrazioni; usare regole morfologiche italiane specifiche per garantire correttezza.
*Infine, l’assenza di feedback loop impedisce l’adattamento continuo: senza aggiornamenti basati su nuovi dati, il modello degrada nel tempo.
*Per il troubleshooting: validare con analisi manuale di campioni etichettati, confrontare output modello con valutazioni umane, e ricalibrare threshold di polarità in base al dominio (es. tecnologia vs ristorazione).

Strumenti e implementazione pratica: pipeline completa in Python

**Fase 1: Raccolta e preprocessing**

import graphext as g
import spacy
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import pandas as pd

# Carica dataset recensioni
df = pd.read_csv(“recensioni_clienti_italiane.csv”)

# Preprocessing con Graphext e spaCy
processed = df[“testo”].apply(lambda x: g.strip(g.clean_html(x)).lower())
spacy_nlp = spacy.load(“it_core_news_sm”, disable=[“parser”, “ner”])
def tokenizza_contestuale(testo):
doc = spacy_nlp(testo)
tokens = [token.lemma_ if token.is_alpha else token.text for token in doc]
return ” “.join(tokens)
df[“testo_processato”] = df[“testo”].apply(tokenizza_contestuale)

**Fase 2: arricchimento e feature engineering**
vec = TfidfVectorizer(max_features=5000, ngram_range=(1,2))
X_tfidf = vec.fit_transform(df[“testo_processato”])
n_grams = vec.get_feature_names_out()
df[“ngrams”] = X_tfidf.toarray().apply(lambda x: ” “.join([n_grams[i] for i in range(len(x)) if x[i] != “”]), axis=1)

# Calcolo polarità contestuale (es. con punteggio basato su indicatori)
def polarita_contestuale(frase):
score = 0
# Esempio: conta indicatori di intensità
score += 1.8 if “superbissimo” in frase else 0
score -= 1.5 if “terribilmente” in frase else 0
score += 0.5 if “ottimo” in frase and “costoso” in frase else 0
return max(0, min(1, score))
df[“polarita”] = df[“testo_processato”].apply(polarita_contestuale)

**Fase 3: modelli avanzati e scoring dinamico**
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
device = “cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”
model = AutoTokenizer.from_pretrained(“it-bert-base-cased”, use_fast=False)
classifier = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(“it-bert-base-cased”, num_labels=3)
classifier.to(device)

def predice_sentiment(frase):
inputs = tokenizer(frase, return_tensors=”pt”, padding=True, truncation=True).to(device)
with torch.no_grad():
outputs = classifier(**inputs)
logits = outputs.logits
probs = torch.softmax(logits, dim=1)
sentiment_map = {“0”: “negativo”, “1”: “neutro”, “2”: “positivo”}
return sentiment_map[probs.argmax().item()], probs[0].max().item()

df[[“sentiment_modello”, “punteggio_modello”]] = df[“testo_processato”].apply(lambda x: pd.Series(predice_sentiment(x)))
df[“sentiment_finale”] = df[“polarita”].map(lambda x: “positivo” if x > 0.5 else (“neutro” if 0.2 <= x <= 0.5 else “negativo”)

Casi studio: applicazioni pratiche nel contesto italiano

Ristorazione: rilevare sentiment misto su qualità cibo e servizio

Un’analisi su recensioni di ristoranti mostra che frasi