Il Tier 2 ha delineato una metodologia basata su BERT fine-tunato su corpus dialettali, ma la fase cruciale rimane la costruzione di un sistema di categorizzazione automatica che non si limiti a riconoscere parole, bensì a inferire intenzioni d’acquisto con contestualizzazione semantica profonda. Per raggiungere questo livello, è essenziale abbinarlo a un preprocessing specializzato, un’estrazione contestuale precisa e un modello di classificazione dinamico, in grado di gestire ambiguità lessicale e variazioni collocative tipiche del territorio lombardo.
1. Preprocessing avanzato del dialetto lombardo: dalla normalizzazione al contesto semantico
- Errore: confusione tra “vendi” e “compra” in contesti collocativi diversi
Soluzione: regole ibride basate su entità geografiche e oggetti tipici (es. “vendi formaggio di Sirmione” → intent “compra formaggio”, “vendi vino” → intent “acquisto locale”). - Errore: mancata rilevazione di espressioni idiomatiche
Implementare dizionario dialettale con mapping semantico: “mangia l’opportunità” → intent “richiesta informativa” ma con soglia bassa per intent d’acquisto in prossimità di luoghi commerciali. - Errore: sovrapposizione semantica tra “richiesta” e “intent d’acquisto”
Usare modelli a multi-label con threshold personalizzati: per il settore agroalimentare, elevare la soglia di confidenza a 0.
– Utilizzare strumenti come spaCy con modello linguistico esteso (es.
lombardBERT) per tokenizzazione dialettale, correzione ortografica e stemming locale.– Normalizzare varianti regionali (es. “sirma” → “sirà”, “vendi” → “vende”) usando un dizionario fonetico-dialettale integrato.
LombardBERT, modello BERT multilingue addestrato su testi dialettali annotati.– Calcolare similarità semantica (cosine similarity) tra input utente e pattern di intent predefiniti, pesando frasi intere e frasi chiave.
“compra cibo” → “compra formaggio” → “compra formaggio di bufala cruda”
– Usare modelli a multi-label con threshold dinamico basato su frequenza e contesto, per gestire intenzioni sovrapposte (es. “mangia” vs “compra”).
Takeaway pratico: il preprocessing non è solo una pulizia, ma un’operazione semantica: normalizzare il dialetto senza alterare il senso è fondamentale. Esempio: una richiesta “Vendi il vino bufo della Val Seriana?” deve essere mappata a intent “vendi vino tipico” con peso alto se accompagnata da luoghi lombardi specifici.
2. Validazione empirica e ottimizzazione del modello di classificazione
– Misurare precisione, recall e F1-score; focalizzarsi su falsi negativi in contesti ambigui (es. “compra” vs “vendi”).
– Frequente confusione tra “vendi” e “compra” in contesti commerciali locali.
– Errori di disambiguazione quando “mangia” è usato metaforicamente (es. “mangia l’opportunità”).
– Implementare checklist per il troubleshooting:
– Verifica presenza di entità geografiche (es. “Val Seriana”) come segnale di intent specifico.
– Controllo di verbi d’azione con soggetto implicito tipici del dialetto (es. “ha bisogno” → intent di acquisto implicito).
– Implementare feedback loop: le classificazioni errate vengono reinserite nel corpus con etichetta corretta, in un ciclo iterativo.
Insight chiave: un modello statico fallisce nel contesto dialettale; solo un sistema che apprende dal contesto reale e si adatta ai cambiamenti linguistici locali garantisce risultati duraturi.
3. Integrazione con sistemi SEO locali: dal tagging alla strategia di snippet
`{ “@context”: “https://schema.org”, “@type”: “Product”, “name”: “Formaggio di Sirmione”, “offers”: { “@type”: “Offer”, “priceCurrency”: “EUR”, “price”: “12.50”, “url”: “https://example.com/sirmione-formaggio” } }`
con campo `intent`: “local purchase” per targeting geolocalizzato.
– Da “vendi formaggio crudo” → “formaggio di bufala cruda: acquista online a Milano”
– Ottimizzare per featured snippets con formattazione strutturata (tabelle, elenchi).
class: comprare-formaggio-local → invia a motore SEO.– Monitoraggio in tempo reale delle performance tramite dashboard che tracciano lead qualificati e conversioni.
Esempio pratico: un’azienda agroalimentare lombarda ha integrato il filtro semantico nel chatbot locale: il 37% in più di lead qualificati è stato registrato grazie al riconoscimento preciso di intent tipo “vendi vino della Val Seriana” in tempo reale, con reindirizzamento a offerte locali.
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