Tier 2: Diagnosi e classificazione delle incongruenze temporali

Fase 1: Estrazione e categorizzazione con tagger linguistici

1. Implementazione Tecnica: Utilizzo di spaCy con il modello multilingue `it_core_news_trident` esteso per l’analisi temporale, abbinato a Stanza in italiano per verificare la precisione sui verbi al passato prossimo e imperfetto. Script Python personalizzato esegue il parsing delle frasi, estraendo tempi verbali e categorie semantiche (es. , ).
2. Output Dettagliato: Generazione di report JSON con tag OCT-ID per ogni verbo, indicando forma temporale, soggetto, concordanza e contesto logico (es. “Verbo: ‘stava completando’ → categoria: imperfetto, soggetto: ‘laboratorio’, contesto: inizio sequenza).
3. Esempio Pratico:
   Test origine: “Il laboratorio fu completato prima dell’esame.”
   Analisi: passato prossimo (storicizzazione) vs imperfetto (azione in corso) → conflitto temporale.
   Report:

   {tier2_report_snippet}

   Questo livello di estrazione permette di rilevare non solo forme errate, ma anche ambiguità contestuali da affrontare nella fase successiva.

Fase 2: Mappatura semantica dei punti temporali critici

1. Approccio Ontologico: Mappatura TRACCIATA dei momenti chiave: inizio (), svolgimento (), conclusione (). Utilizzo di ontologia TimeML estesa per annotare eventi temporali con relazioni di precedenza e simultaneità.
2. Metodologia Operativa:
   – Fase 2a: Identificazione eventi con marcatore temporale esplicito (es. “prima che”, “subito dopo”).
   – Fase 2b: Inferenza implicita tramite analisi di verbi e contesto sintattico.
   – Fase 2c: Allineamento con ontologia temporale per validazione automatica.
3. Esempio Italiano:
   Test: “Dopo che il sistema fu attivato, iniziarono le prove.”
   Mappatura:
   Inizio: attivazione sistema
   Svolgimento: prove inizio
   subito dopo: attivazione → inizio prove
   Verifica: coerenza temporale garantita dalla sequenza logica e annotazione ontologica.
   Questa struttura consente di rilevare omissioni di marcatori o inversioni logiche.

Fase 3: Adattamento linguistico mirato e integrazione di marcatori espliciti

1. Strategia di Correzione: Sostituzione di forme ambigue con forme semanticamente precise: es. “era in corso” → “stava completando”, “prima che” → “subito dopo”. Uso di marcatori temporali espliciti (es. “solo dopo”, “immediatamente”, “già prima di”) per eliminare omissioni sintattiche.
2. Implementazione Pratica:
   – Sviluppo di template di sostituzione per ogni categoria temporale.
   – Integrazione con glossari standardizzati (es. ISO 8601 per date, ma adattati a contesti didattici con espressioni come “inizio laboratorio (09:00)”, “svolgimento (90’)”, “fine esame (10:30)”).
   – Test di marcatura automatica con regole basate su grammatiche formali (es. soggetto + verbo al passato prossimo → “stava completando” come forma preferita).
3. Esempio Applicativo:
   Test originale: “Il laboratorio fu completato prima dell’esame.”
   Correzione: “Laboratorio completato solo dopo l’inizio delle prove, subito prima dell’esame.”
   Questa riformulazione elimina ambiguità temporali, rafforza la coerenza narrativa e migliora la comprensione sequenziale per studenti italiani.

Fase 4: Validazione incrociata e tracciabilità delle correzioni

1. Processo di Benchmarking: Confronto tra output originale e corretto tramite metriche quantitative (precision, recall, F1) su dataset di 500 frasi temporali etichettate, con focus su italiano/inglese bilingue.
2. Validazione Pedagogica: Test con 30 insegnanti italiani: valutazione qualitativa della chiarezza, riduzione di ambiguità e adeguatezza al target età 14-18 anni.
3. Output Documentato: Report con tracciabilità versione (v1.0 correzione termine “completato” → “completato in fase iniziale”), note pedagogiche per l’insegnante su come spiegare la sequenza temporale, checklist per revisione materiali.

Errori comuni e prevenzione avanzata

• Anacronismo Linguistico: uso del presente prossimo in contesti passati (“è stato completato”) → corretto con passato prossimo solo per eventi recenti, imperfetto per sequenze prolungate.
• Sovrapposizione Temporale Non Esplicita: frasi tipo “Prima che il laboratorio iniziò, fu completato” → omissione di “solo” o “subito dopo” → integrazione obbligatoria di marcatori per chiarezza.
• Traduzione Rigida da Macchine: riproduzione meccanica di tempi senza analisi semantica → mitigata con revisione guidata da NLP controllato e feedback esperto.
• Registro Linguistico Inappropriato: uso colloquiale (“era fatto”) in test formali → standardizzazione al registro neutro-accademico con esempi di linguaggio didattico italiano standard.

Strumenti e tecnologie per l’automazione avanzata

1. Pipeline Multilingue: integrazione spaCy + Stanza + COMET multilingue per allineamento semantico temporale, generazione automatica di report di discrepanza in formato JSON/HTML.
2. Script Python Personalizzato: pipeline per parsing, categorizzazione, mappatura ontologica e generazione di checklist di coerenza temporale, con funzioni di validazione automatica (es. `validate_temporal_coherence()`).
3. Database Terminologici: utilizzo di glossari temporali aggiornati (es. progetto TEMPORA-IT) con glossari di forme verbali, date e marcatori, integrabili in pipeline NLP per data augmentation temporale.
4. Test Robusti: generazione di dataset sintetici con variazioni di forma temporale, test su 10 lingue (italiano, inglese, spagnolo, francese), benchmarking su dataset pubblici (e.g., TEMPO, TECHTEX).

Casi studio pratici di correzione in contesti reali

1. Manuale Tecnnico Multilingue: analisi di 12 incongruenze temporali nel percorso laboratoriale: ambiguità tra “prima che” e “dopo che”, errori di concordanza, man