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Architettura del sistema e modelli linguistici per l’analisi emotiva avanzata

Il sistema si basa su un’architettura modulare, in cui l’elaborazione del testo segue una pipeline sofisticata e personalizzata per il linguaggio italiano. I passaggi chiave includono:

• Preprocessing avanzato: rimozione di rumore (emoji, link, caratteri speciali), tokenizzazione con regole linguistiche italiane (gestione contrazioni, flessioni, dialetti regionali), normalizzazione lessicale con stemming e lemmatizzazione basata su corpus come il Corpora Italiano Generale (CIG).
• Feature extraction emotiva: estrazione di indicatori chiave come frequenza di parole emotive (es. “delusione”, “sorpresa”, “frustrazione”), intensità lessicale (SSIM, WordNet Italiana), tono sintattico (lunghezza frasi, uso di avverbi intensificatori), e marcatori pragmatici (es. “Ma che affare!”).
• Classificazione multietichetta: utilizzo di modelli Transformer (ad es. BERT italiano fine-tunato su dataset annotati manualmente: EmoItalian Corpus), con output multilabel per catturare emozioni sovrapposte (es. “delusione con frustrazione”).
• Validazione rigorosa: metriche di precisione, recall e F1-score confrontate su dataset cross-annotati da esperti linguistici, con benchmark su Italian Sentiment Corpus e dataset esterni come Italian Emotion Lexicon (IEL) per arricchire il training.

«La sfida non è solo riconoscere le emozioni, ma interpretarne il contesto culturale: in Italia, il sarcasmo e le espressioni colloquiali richiedono modelli addestrati su linguaggio naturale autentico, non modelli generici multilingue.» – Esperto NLP italiano, 2024

Fasi operative per il deployment del sistema di feedback emotivo

L’implementazione richiede un processo strutturato in 5 fasi fondamentali, progettate per garantire accuratezza, scalabilità e adattamento culturale al mercato italiano.

1. Fase 1: Definizione delle categorie emotive e metriche di fedeltà
   Mappare 8–10 emozioni chiave rilevanti per il post-vendita, come fiducia, delusione, sorpresa positiva, frustrazione, impazienza, soddisfazione, sorpresa negativa, rancore. Ogni emozione è associata a indicatori comportamentali: parole chiave (es. “inutilizzabile” per “delusione”), intensità lessicale (punteggio da 0 a 1), contesto temporale (es. risposta immediatamente dopo la consegna). Esempio: “Il sistema di tracciamento è stato lento ma preciso” → “delusione moderata, alta fiducia nel prodotto”.
2. Fase 2: Raccolta e preparazione del dataset
   Raccogliere dati da sondaggi storici, chat post-vendita e recensioni, garantendo GDPR compliance con anonimizzazione. Annotare manualmente un campione di 500 risposte con etichette emotive (valutate da 3 esperti linguistici) e validare tramite accordo inter-annotatore (>90% Kappa). Esempio di annotazione:
   • “Il packaging era carino, ma il tracking ha fallito” → “delusione (intensità: 0.85), positività prodotto (0.60)
   • “L’app per il monitoraggio è brillante, ma complessa” → “sorpresa positiva (0.75), frustrazione moderata (0.55)
3. Fase 3: Sviluppo e addestramento del modello NLP
   Utilizzare framework come spaCy o Hugging Face Transformers con tokenizer specifici per l’italiano (es. italianer, BERTit). Addestrare un modello multietichetta con loss cross-entropy, applicando data augmentation (sinonimi, parafrasi, inversione frase) per migliorare robustezza. Esempio di pipeline:

   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
   from transformers import TrainingArguments, Trainer
   import torch
   # Tokenizer italiano fine-tunato
   tokenizer = ItalianerTokenizer.from_pretrained(“bert-base-italian-cased”)
   model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(“frobenius/huggingface-transformer-emotion”, num_labels=10)
   # Training setup con dataset annotato
   training_args = TrainingArguments(output_dir=”emotion_vendita”, num_train_epochs=4, per_device_train_batch_size=16)
   trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset)
   trainer.train()

4. Fase 4: Integrazione nel sistema di survey automatizzato
   Collegare il modello via API REST a piattaforme come SurveyMonkey o soluzioni native, implementando un processo asincrono: il sistema riceve risposte aperte, le analizza in backend, assegna punteggi emotivi e invia alert ai manager via dashboard in tempo reale. Esempio di payload API:

   {
   “feedback_id”: “fv-2024-087″,
   “testo_risposta”: “Il prodotto è ottimo, ma l’app per il tracking è un disastro.
   Emozioni rilevate: {“delusione”: 0.82, “sorpresa_negativa”: 0.68}”,
   “punteggio_emotivo”: 0.73,
   “timestamp”: “2024-10-15T14:30:00Z”
   }

5. Fase 5: Monitoraggio, feedback e ottimizzazione continua
   Creare dashboard interattive con visualizzazioni dinamiche di trend emotivi per cliente, canale e periodo. Applicare active learning: risposte con probabilità di predizione <30% vengono inviate a revisori per annotazione e aggiornamento del training set. Esempio: se il modello classifica frequentemente “ma è bello, però…” come neutro, ma in contesto italiano è spesso precursor di delusione, il sistema impara a riconoscere il pattern.