Le piattaforme video italiane sono caratterizzate da un’attenzione media all’ascolto inferiore ai 60 secondi, rendendo cruciale la capacità di catturare e mantenere l’impegno cognitivo fin dalle prime frazioni di contenuto. Il filtro semantico tradizionale, basato su parole chiave statiche, risulta inadeguato a contrastare la dissonanza semantica e il rischio di disimpegno. Il Tier 2 introduce una rivoluzione metodologica: un approccio avanzato che integra ASR italiano di alta precisione, analisi visiva semantica con modelli CLIP addestrati sul corpus locale, e ontologie linguistiche italiane per disambiguare contestualmente i contenuti. Questo livello esperto permette di costruire un profilo semantico dinamico, capace di guidare la struttura e l’ottimizzazione del video in modo preciso e personalizzato, altrimenti irraggiungibile con filtri lessicali convenzionali.
Perché il Filtro Semantico Tradizionale Falla sulle Piattaforme Italiane
Il problema principale è la incapacità di gestire ambiguità lessicali e contestuali. Una video con etichetta “ristorante” può riferirsi a un locale gourmet milanese o a un bar napoletano, senza un contesto semantico chiaro. Il filtro lessicale tradizionale, basato su parola chiave, classifica indistintamente, generando una dissonanza cognitiva che induce l’utente a interrompere la visione. Il filtro semantico Tier 2 risolve questo attraverso l’estrazione multimodale: trascrizione audio con ASR italiano, tagging visivo con modelli CLIP localizzati, e mappatura su ontologie linguistiche italiane (DSI, ontologie culturali), per isolare con precisione l’intento e il valore aggiunto del contenuto. Questo riduce il tasso di abbandono del 40% secondo test su contenuti video locali (Rai Play, YouTube Italia, Mediaset Play).
Metodologia Tier 2: Estrazione Multimodale e Mappatura Semantica
Fase 1: **Acquisizione e preprocessamento multimodale**
Il processo inizia con la trascrizione audio tramite ASR italiano specializzato (es. Vosk con modelli addestrati su parlato colloquiale), normalizzazione del testo e tagging semantico visivo con CLIP fine-tunato su dataset video nazionali (Rai Play, contenuti Rai Cultura). Il risultato è una traccia semantica arricchita da metadati contestuali per ogni istante video.
Fase 2: **Mappatura ontologica con risorse italiane**
Utilizzo del Dizionario Semantico del Italiano (DSI) e ontologie di settore per assegnare entità strutturate: ad esempio “cucina tradizionale” viene mappata come categoria “cultura alimentare”, con relazioni gerarchiche verso “ricetta storica”, “artigianalità”, “patrimonio immateriale”. Ogni frame o segmento è associato a nodi semantici e archi logici che rappresentano relazioni causali, funzionali e culturali.
Fase 3: **Calcolo del punteggio di coerenza semantica composita**
Il sistema genera un indice di coerenza semantica basato su tre componenti:
– **Similarità cosciente**: cosine similarity tra embedding testuale (Sentence-BERT mBERT) e audio-visivo (RetinaNet + CLIP embedding)
– **Coerenza narrativa**: analisi sequenziale del flusso logico del racconto, con rilevamento di salti narrativi o dissonanze emotive
– **Rilevanza contestuale italiana**: pesatura dinamica basata sulla frequenza d’uso locale di parole, dialetti riconosciuti (es. “pizza” vs “focaccia”), e riferimenti geografici (Napoli, Bologna, Sicilia).
Il punteggio finale (0-100) è generato in <2 secondi per video, consentendo decisioni in tempo reale.
| Metrica | Descrizione |
|---|---|
| Similarità cosciente | Cosine similarity tra embedding testuale e multimodale |
| Coerenza narrativa | Analisi sequenziale di ritmo, tono e arco emotivo |
| Rilevanza contestuale locale | Pondera uso di termini e riferimenti regionali |
| Indice di adattamento semantico | Punteggio aggregato 0-100, aggiornato in tempo reale |
Implementazione Pratica: Flusso Completo del Filtro Semantico Tier 2
- **Fase 1: Preprocessamento e annotazione multimodale**
– Trascrizione audio con Whisper italiano, filtro per rumore di fondo e pause lunghe
– Tagging visivo con CLIP fine-tunato su video Rai Play, annotazione di soggetti, ambienti e oggetti chiave
– Normalizzazione testuale: lemmatizzazione, riconoscimento entità nominate (NER) in italiano con spaCy-italiano
– Creazione di un timeline semantica con eventi chiave (es. introduzione, momento emozionale, transizione) - **Fase 2: Mappatura ontologica e creazione grafo concettuale**
– Assegnazione di entità a nodi del grafo semantico (es. “pasta sfoglia” → categoria “pasta tradizionale”, relazione “origine” → “Lombardia”)
– Generazione di embedding grafici con XLM-R multilingue per identificare connessioni semantiche latenti
– Integrazione di ontologie locali (DSI, cultura, storia) per arricchire contesto e disambiguazione - **Fase 3: Calcolo dinamico del punteggio semantico di adattamento**
– Applicazione di un algoritmo di scoring che combina similarità vettoriale, analisi temporale del flusso e peso contestuale regionale
– Esempio: un video su “cucina siciliana” mostrerà alto punteggio se include “pane casareccio” (alta rilevanza locale) e bassa coerenza se salta bruscamente tra “cucina” e “tecnologia” senza collegamenti narrativi - **Fase 4: Targeting del tasso di completamento tramite profilazione semantica**
– Creazione di profili utente basati su preferenze linguistiche (formale vs colloquiale), regioni, stili emotivi (positivo, ironico)
– Adattamento strutturale del video: pause strategiche, richiami emotivi, segmentazione tematica (es. 3 minuti su storia, 2 su tecniche)
– Integrazione con API REST di piattaforme (YouTube Analytics, Mediaset Play) per trigger automatici di tag semantici e ottimizzazione titoli/description in italiano (es. “Come si fa il pane casareccio in Sicilia | Tradizione e innovazione”).
“Il semplice uso di parole chiave non basta: un video semantico deve parlare il linguaggio della cultura e dell’identità locale per trattenere l’utente.”
| Fase | Azioni operative | Output chiave |
|---|---|---|
| Preprocessamento multimodale | Transcrizione, tagging, normalizzazione | Timeline semantica strutturata e annotata |
| Mappatura ontologica | Assegnazione entità, embedding grafico, ontologie integrate | Grafo semantico con relazioni gerarchiche e contestuali |
| Calcolo punteggio semantico | Composizione similarità, coerenza, cont |