Validare automaticamente la conformità AGLA nel testo italiano: dall’approccio Tier 2 al Tier 3 con processi operativi

Nel panorama digitale italiano, garantire la conformità ai criteri AGLA attraverso la validazione automatica non si limita a controlli superficiali, ma richiede un’architettura stratificata che unisca regole lessicali, strutturali e semantico-contestuali. Il Tier 2 ha introdotto un framework a tre livelli per la rilevazione automatizzata, ma per raggiungere un livello di precisione e affidabilità paragonabile a un esperto linguista italiano, è necessario avanzare al Tier 3, dove moduli avanzati di analisi linguistica – supportati da NLP fine-tunati su corpus AGLA – trasformano la validazione da un processo reattivo a proattivo.

Architettura del Tier 3: modularità, profili linguistici e controllo integrato

Il Tier 3 si fonda su un sistema modulare composto da tre componenti principali, progettati per affrontare le peculiarità del linguaggio italiano: lessicale, strutturale e semantico-contestuale. Ogni modulo utilizza tecniche avanzate di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) adattate al contesto italiano, con profili linguistici certificati e validazioni contestuali che vanno oltre la semplice grammatica, includendo la coerenza culturale, la comprensibilità per disabilità cognitive e l’allineamento con le normative AGLA.

Implementazione passo dopo passo: workflow operativo Tier 3

1. Fase 1: Scansione Lessicale Automatizzata
   Utilizzare uno script Python basato su spaCy con il modello ilg-m, eseguendo Parsing Lessicale con estrazione di frequenza, lunghezza frasi e definizione tempestiva di termini >5 caratteri.
   Esempio di codice:
   « `python
   import spacy
   nlp = spacy.load(« it-ILGm-2024 »)
   doc = nlp(« Il sistema blockchain consente registrazioni decentralizzate e immutabili, tecnologia critica per la compliance AGLA. »)
   for token in doc:
   if len(token.text) > 5 and token.text not in definizioni_iniziali:
   segnala(f »Termine tecnico non definito: {token.text} (lunghezza 7 caratteri) »))

   *Output: lista puntata di termini non definiti con contesto immediato.*

   1. Fase 2: Analisi Semantica e Contestuale con LLM AGLA
      Caricare il testo in un modello LLM fine-tunato (es. LLAMA-Italiano-AGLA) e applicare controlli contestuali:
      – Verifica coerenza tra heading e contenuto (es. heading “Sicurezza dei Dati” deve contenere paragrafi su crittografia, non solo normativa).
      – Rilevamento di ambiguità lessicale tramite embedding semantici (es. “l’accesso” in un testo per disabili visivi richiede esplicitazione modalità).
      – Validazione di esempi culturalmente pertinenti (es. uso di “Servizio Pubblico State” vs “servizio online”).
      *Esempio di output NLP:*
      « Frase ‘L’utente deve accedere tramite modalità semplificata — ambigua senza precisazione su interfaccia accessibile. »
      1. Fase 3: Reporting e Dashboard Interattiva
         Generare un report HTML interattivo con priorizzazione errori AGLA (critici, moderati, minori) e suggerimenti mirati.
         Integrazione con tool come Grafana o dashboard custom per monitorare nel tempo:
         – Percentuale errori per categoria (lessicale, strutturale, semantica)
         – Tendenze di miglioramento dopo aggiornamenti
         – Focus su errori ricorrenti (es. assenza di gerarchia testuale)
         *Esempio tabella:*

         Categoria	Frequenza	Percentuale	Azioni consigliate
         Lessicale	42	41%	Definire tutti i termini >5 caratteri; usare terminologia AGLA ufficiale
         Strutturale	38	37%	Riordinare heading, completare liste, validare link interni
         Semantico