1. Il problema della categorizzazione semantica nel Tier 2: oltre i limiti del Tier 1
Le architetture di contenuto moderno richiedono una categorizzazione che vada oltre la semplice gerarchia tematica del Tier 1, per abbracciare la precisione e la navigabilità offerte dal Tier 2. Mentre il Tier 1 si limita a macro-temi come “Economia Digitale” o “Finanza Innovativa”, il Tier 2 deve strutturare informazioni in nodi interconnessi, ognuno definito da annotazioni semantiche rigorose. Il rischio è di cadere in etichette generiche o sovrapposte, che compromettono sia la ricerca semantica che l’esperienza utente. Per evitare ciò, è indispensabile adottare un approccio sistematico che integri linguistica, ontologia e pipeline NLP su dati italiani.
Fase 1: Analisi semantica del corpus in italiano – dall’analisi manuale al modello computazionale
Il primo passo consiste nell’estrarre i concetti ricorrenti dal contenuto esistente. Utilizzando NLP avanzato – con modelli come spaCy addestrati sul linguaggio italiano (es. `it_core_news_sm` o `it_ner_lg`) – è possibile identificare entità nominate (NER) e relazioni semantiche chiave. Ad esempio, un corpus di articoli finanziari potrebbe rivelare termini come “token non fungibili”, “liquidity mining” o “decentralized oracle”, che devono essere categorizzati non solo per tema, ma anche per tipo entità (es. “Protocollo DeFi”, “Meccanismo di Garanzia”, “Entità Regolamentata”).
Fase 2: Costruzione della tassonomia semantica modulare – 5 livelli di granularità operativa
La tassonomia Tier 2 si struttura su 5 livelli, ognuno con funzioni precise:
a) **Macrocategoria**: tema generale (es. “Finanza Digitale”)
b) **Sottotematica**: ramo specifico (es. “Mercati Decentralizzati”)
c) **Concetto chiave**: entità tecnica (es. “Smart Contract”)
d) **Relazione contestuale**: legami logici (es. “interagisce con blockchain”)
e) **Etichetta semantica arricchita**: definizione formale con sinonimi, esclusioni e regole di collegamento (es. “Interoperabilità cross-chain”: definita da URI SKOS, con relazione “implementa” a “Protocollo Cross-Chain”)
Ogni nodo include metadati: grado di specificità, grado di ambiguità, e riferimenti cross-categoria.
Fase 3: Implementazione con metadata tagging semantico – JSON-LD e schema controllati
Per garantire interoperabilità, le etichette Tier 2 devono essere incapsulate in formati standard: schema.org esteso con vocabolari italiani (es. [schema.org/SemanticLabel](https://schema.org/SemanticLabel)). Un esempio pratico:
{
“@context”: “https://schema.org”,
“@type”: “SemanticLabel”,
“itemLabel”: “Mercati Decentralizzati”,
“relatedConcept”: “Protocolli Blockchain”,
“property”: “interazione”,
“semanticScope”: “Finanza Digitale”,
“definition”: “Insiemi di protocolli e infrastrutture che abilitano scambi peer-to-peer su reti decentralizzate, con meccanismi di consenso e verifica distribuita.
“synonyms”: [“Sistemi DeFi”, “Piattaforme Distributed Exchange”],
“exclusions”: [“Token standard (es. ERC-20)”, “Centralized Exchange”],
“uri”: “https://vocabolario.it/semantic/mercati-decentralizzati”
}
Questo formato permette ai motori di ricerca semantica di interpretare relazioni complesse e ai CMS di applicare tag dinamici in modo coerente.
Passo dopo passo: implementazione operativa della tassonomia Tier 2
Fase 1: Raccolta e annotazione del corpus
Utilizzare pipeline NLP italiane:
– Caricare un corpus di 10.000 articoli finanziari in formato testo o PDF, convertiti con Tesseract + correzione ortografica (es. `textract` + `langdetect`).
– Applicare NER multilingue con modello italiano (es. `it_ner_lg`) per identificare entità tecniche.
– Arricchire manualmente o tramite regole automatizzate (es. matching con glossari del settore) le etichette:
– “Token non fungibili” → DeFi
– “Oracle decentralizzato” → Fuente di dati esterni
– “Cross-chain bridge” → Interoperabilità
Fase 2: Progettazione della tassonomia modulare
Costruire una gerarchia con nodi interconnessi:
Macrocategoria: Finanza Digitale
├─ Sottotematica: Mercati Decentralizzati
│ ├─ Concetto chiave: Smart Contract
│ ├─ Relazione: interagisce con blockchain
│ └─ Etichetta: Protocollo di scambio cross-chain
├─ Sottotematica: Tokenizzazione Asset
│ ├─ Relazione: supporta liquidity mining
│ └─ Etichetta: Standard di emissione (ERC-1400, ItalianToken)
Usare ontologie leggere basate su SKOS o JSON-LD per gestire relazioni semantiche in database grafo (es. Neo4j).
Fase 3: Tagging dinamico e integrazione con CMS/DAM
Implementare un sistema che applica etichette automaticamente tramite API NLP:
– **Input**: articolo in italiano
– **Processo**:
1. NER + estrazione relazioni
2. Mapping a nodi tassonomici con regole di classificazione (es. “se ‘smart contract’ e ‘DeFi’ → assegna etichetta #ProtocolloCrossChain)
3. Output: JSON-LD tag semantico da inserire in `