Il Tier 2 del sistema di scoring emotivo rappresenta il livello tecnico di precisione richiesto per trasformare feedback clienti in dati operativi azionabili, con particolare attenzione al contesto culturale e linguistico italiano. A differenza della sentiment analysis tradizionale, il scoring emotivo assegna un punteggio continuo nell’intervallo [-1, +1], quantificando non solo polarità (positivo/negativo), ma anche intensità e sfumature emotive implicite – sarcasmo, frustrazione nascosta, senso di inadeguatezza – fondamentali per una personalizzazione profonda del servizio. Questo approfondimento tecnico esplora passo dopo passo la progettazione, implementazione e ottimizzazione di un sistema italiano, basato su NLP avanzato, con focus su preprocessing, feature engineering, modellazione e integrazione operativa, accompagnato da best practice, errori comuni e soluzioni comprovate.
Nel panorama del customer experience, la personalizzazione efficace richiede di andare oltre la semplice classificazione positivo/negativo. Il Tier 2 introduce il scoring emotivo>, un sistema che assegna punteggi da -1 (emozione negativa intensa) a +1 (emozione positiva intensa), integrando analisi NLP avanzata per rilevare sentimenti espliciti e impliciti nel linguaggio italiano. La sfida italiana risiede nella ricchezza espressiva del dialetto, nell’uso colloquiale di ironia e sarcasmo, e nella sottigliezza emotiva di espressioni come “è un disastro” (dove l’intensità è alta pur essendo esplicita) o “non è niente, ma…” (che nasconde frustrazione). Diversamente dal modello binario, il Tier 2 quantifica la valenza emotiva – ovvero la posizione lungo un continuum – con feature linguistiche specifiche, migliorando l’adattamento dinamico del servizio in tempo reale, essenziale in contesti dove la relazione umana è il fulcro della relazione commerciale.
La robustezza del sistema dipende da un preprocessing rigoroso del testo italiano, seguito da estrazione di feature emotive e un modello di classificazione supervisionato fine-tunato.
1. Preprocessing linguistico italiano
Il linguaggio italiano clienti è caratterizzato da dialetti, abbreviazioni (es. “cmq” per “comunque”), errori ortografici comuni e uso colloquiale (es. “mi ha fatto arrabbiare” anziché “mi ha reso arrabbiato”). La fase preliminare include:
– Rimozione di stopword dialettali con liste custom (es. “qua”, “lì” in napoletano, “fammo” in siciliano) senza perdere significato emotivo.
– Lemmatizzazione con FastText italiano o spaCy con modello italiano, che gestisce correttamente derivazioni verbali e aggettivi.
– Normalizzazione di frasi sarcastiche o ironiche tramite riconoscimento contestuale (es. “fantastico, proprio come volevo”): si usa un dizionario EmoLex-IT esteso con marcatori di sarcasmo.
– Rimozione di rumore: punteggiatura eccessiva, emoji non standard, hashtag generici, mantenendo solo contenuto semantico.
2. Estrazione di feature linguistiche avanzate
Per catturare la valenza emotiva, si integra un dizionario semantico-emotivo multilingue adattato all’italiano:
– WordNet Italian per disambiguazione lessicale.
– SentiWordNet-IT esteso per valutazione polarità e intensità.
– EmoLex-IT arricchito con 500+ termini espressivi italiani (es. “quasi un disastro”, “non è niente ma…”).
– Analisi sintattica per identificare aggettivi intensificati (“terribilmente brutto”), avverbi di frequenza (“sempre così”), e costruzioni implicative (“mi hanno fatto sentire invisibili”).
– Feature contestuali: frequenza di parole chiave negative, presenza di marcatori di frustrazione (“perché non…”), e aggettivi di valenza negativa (es. “inaccettabile”, “ridicolo”).
3. Modello di classificazione supervisionato Tier 2
Il cuore del sistema è un modello BERT fine-tunato su dataset italiano annotati manualmente, tipo Sentiment Analysis in Italian (Kaggle, 12.000+ campioni).
– Addestramento multitask: classificazione polarità + intensità emotiva (scala 1-3: -1 = forte negativo, +1 = forte positivo).
– Cross-validation stratificata per settore (banche, telecomunicazioni, retail) per evitare bias.
– Curve ROC-AUC ottimizzate: target >0.89 su dati reali, con stabilità >0.85 in ambienti dinamici.
– Pesatura differenziata per contesto: algoritmi di attenzione pesano più fortemente parole chiave emotive e sfumature regionali.
– Selezionare campioni da email clienti, chatbot, trascrizioni call center (min. 2.000 feedback).
– Annotare manualmente su scala 1-3: polarità (1=neutro, 3=positivo intenso) e valenza emotiva (1=-1, +1=intensamente negativo).
– Linee guida standardizzate:
– “Mi ha fatto arrabbiare” = valenza -0.8, intensità alta (feature contesto frase).
– “È un disastro” = valenza -1.0, intensità massima; riconosciuto come sarcasmo in feedback femminili.
– “Non è niente, ma…” = valenza -0.5, alto contesto implicito.
– Usare annotatori nativi del dialetto di riferimento (es. centrale Italia, Sud) per coerenza semantica.
– Output: dataset annotato in formato JSON con campi: , , , .
Fase 2: Addestramento e Validazione del Modello
– Architettura: BERT-base multilingue con aggiunta di layer di attenzione contestuale.
– Dataset: 70% training, 15% validation, 15% test, bilanciato per settore e intensità.
– Training con loss combinata:
– BCE per polarità
– COTR pour intensità (curva di perdita personalizzata)
– Weighted cross-entropy per bilanciare classi (più esempi negativi).
– Validazione incrociata stratificata per settore, con metriche:
– Precision @ 0.5 (per evitare falsi positivi alti)
– F1-score per intensità (-1, 0, +1)
– Stabilità su dati reali: deviazione standard <0.02 su metriche chiave.
– Ottimizzazione: learning rate adattivo (Adafactor), early stopping su valida con tasso di perdita stabilizzato per 15 epoche.
Fase 3: Integrazione Operativa nel CRM
– Sviluppare API REST in Python Flask con endpoint `/score-feed`:
POST /score-feed
{
“text”: “Mi ha fatto arrabbiare davvero, non si preoccupi, è un disastro”
}
{
“punteggio_polarità”: 0.85
“punteggio_valenza_emotiva”: -0.92
“score_emotivo”: -0.78
}
– Integrazione con Salesforce Italiani tramite webhook; trigger di azioni automatiche:
– Se < -0.8: escalation prioritaria al team servizio
– < -0.6: invio di risposta automatica con scuse + offerta di risarcimento
– Logging dettagliato: timestamp, annotazioni originali, feature usate, score calcolati.
Fase 4: Calibrazione Continua e Feedback Loop
– Ciclo settimanale:
– Team operativo invia correzioni su classificazioni errate (es. feedback sarcastici non riconosciuti).
– Ri-addestramento mensile con nuovi dati annotati, con focus su slang digitale e neologismi (es. “buggiatissimo” = frustrazione alta).
– Monitoraggio KPI in dashboard:
| KPI | Target | Frequenza |
|—————————–|—————–|————|
| Tasso falsi positivi | < 15% | < 12% |
| Media punteggio per cliente | ±0.7 | ±0.5 |
| Correlazione NPS <> punteggio | > 0.65 | > 0.68