La crescente sofisticazione degli attacchi di spam e phishing richiede soluzioni di deliverability che vadano oltre la semplice filtraggio basato su parole chiave. Il matching contestuale semantico, che analizza il significato contestuale dei termini all’interno di un’email, emerge come la frontiera tecnica per distinguere comunicazioni legittime da messaggi dannosi, soprattutto nel contesto italiano dove sintassi, registro linguistico e regionalismi creano sfide uniche. Questo articolo esplora, passo dopo passo, come implementare un filtro contestuale automatico che integra NLP avanzato, ontologie linguistiche specifiche e un profilo dinamico del mittente, con particolare attenzione all’ottimizzazione della deliverability e alla riduzione dei falsi positivi.

1. Fondamenti del Filtro Contestuale Semantico:
   Il matching semantico contestuale si basa sulla comprensione del significato profondo delle parole nel loro contesto operativo, distinguendo tra un’email istituzionale e un messaggio spam non solo per vocaboli, ma per relazioni sintattiche, intensità lessicale e coerenza pragmatica. In italiano, termini come “bonus”, “importante” o “azione immediata” possono essere legittimi in contesti aziendali ma falsi positivi in assenza di contesto: il sistema deve analizzare n-grammi contestuali (bigrammi e trigrammi), pesi TF-IDF contestuali e pattern di co-occorrenza usando modelli linguistici addestrati su corpora italiani, come il Corpus del Linguaggio Italiano (CLI). Questo consente di riconoscere falsi positivi dovuti a termini tecnici o espressioni settoriali regolari.
2. Architettura di Riferimento:
   L’architettura integra tre componenti chiave:
   **Parsing strutturato**: estrazione di header, corpo e firma con tokenizzazione che preserva caratteri accentati e ligature italiane; rimozione di HTML e script; gestione di frasi lunghe e colloquialismi tipici delle email italiane;
   **Embedding contestuale con BERT multilingue**: fine-tuning su testi in italiano per vettorializzare il contenuto con disambiguazione semantica, normalizzazione morfologica (lemmatizzazione con camel-tools o spaCy con modello it_core_news_sm), e vettorizzazione contestuale;
   **Profilo dinamico del mittente**: profilazione basata su frequenza lessicale, stile comunicativo, pattern sintattici e comportamenti storici, con scoring probabilistico di rischio spam;
   **Matching semantico in tempo reale**: calcolo di similarità coseno tra vettori embedding, con soglie adattive calibrate su dati regionali italiani, aggiornate settimanalmente con feedback di deliverability.

1. Fasi di Implementazione Tecnica:
   • Fase 1: Acquisizione e Pre-elaborazione:
     Parsing strutturato con BeautifulSoup per header/firma, rimozione codice inline, tokenizzazione con gestione esplicita di caratteri accentati e spazi multipli; normalizzazione di termini con lemmatizzazione e rimozione stopword italiane personalizzate;
     import spacy; nlp = spacy.load("it_core_news_sm"); doc = nlp(email_body)
     • Rimozione script e tag HTML con re.sub(r'<.*?>', '', body);
     • Tokenizzazione con gestione di ligature come café o ß, conservando l’intento semantico;
     • Disambiguazione morfologica con camel-tools per normalizzare forme flesse;
     • Rimozione di stopword personalizzate con spacy.stop_words.set_default("it") + liste aggiuntive regionali.
   • Fase 2: Estrazione e Normalizzazione Semantica:
     Applicazione di BERT multilingue bert-base-multilingual-cased fine-tunato su dataset italiano (CLI + email corpora), generazione di embedding contestuali con from transformers import AutoTokenizer, AutoModel; tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased'); model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased');
     Vettorizzazione di frasi e paragrafi con media degli embedding, normalizzazione morfologica tramite WordNet e spacy;
     from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity; v1 = model.encode(embedding1); v2 = model.encode(embedding2); sim = cosine_similarity(v1.reshape(1,-1), v2.reshape(1,-1))
     • Creazione grafo relazioni semantiche con spacy e EuroWordNet per collegare sinonimi, termini polisemici e collocazioni linguistiche;
     • Analisi n-grammi contestuali (bigrammi trigrammi) con pesi TF-IDF contestuale calcolati tramite scikit-learn;
     • Aggiornamento dinamico basato su feedback di deliverability: soglie di similarità adattative calibrate su metriche regionali italiane.
   • Fase 3: Profilazione Dinamica del Mittente:
     Costruzione profilo contestuale tramite frequenza, stile comunicativo (formale/informale), pattern sintattici (uso di imperativi, congiunzioni) e comportamenti storici (tempi di risposta, volumi inviati);
     profilo_mittente = { "frequenza": 0.85, "stile": "formale", "pattern": {"imperativi": 12, "congiunzioni": 18}, "storico": {"bounce_rate": 0.03, "aperture": 0.68}}
scoring_rischio = calcola_probabilità_rischio(profilo_mittente, contenuto_email, soglie_adattive_regionali)
     • Integrazione con Sender Score e DMARC per validare reputazione;
     • Soglie di similarità adattive: email con similarità > 0.75 e frequenza termini legittimi hanno priorità alta;
     • Pattern linguistici anomali (es. uso improvviso di termini tecnici inutili) generano segnali di rischio.
   • Fase 4: Matching Semantico in Tempo Reale:
     Confronto dinamico tra vettori embedding del contenuto email e profilo mittente;
     decisione = "bloca" se sim < 0.7 e frequenza_spam_storico > 0.6;
     "assegnazione priorità" si basa su scoring combinato (lessico + contesto + comportamento);
     fase_matching = match_semantico(content, mittente, grafo_relazioni, embedding_mittente, embedding_mittente)
     • Utilizzo TF-IDF contestuale per pesare termini in base rilevanza regionale e settoriale;
     • Analisi di co-occorrenza con pandas per identificare frasi sospette;
     • Riconoscimento di falsi positivi tramite analisi temporale (es. invio serale di messaggi non abituali).
   • Fase 5: Decisione Automatizzata e Feedback Loop:
     Assegnazione automatica di priorità (alto/medio/basso) o blocco, con aggiornamento modello settimanale basato su validazione manuale e feedback utente;
     pipeline_feedback = integrazione_con_deliverability(sim, deliverability_score, segnalazioni_utente)
     • Feedback loop integrato con sistemi email (Mailchimp, SendGrid) per apprendimento continuo;
     • Report settimanali con metriche chiave: tasso di falsi positivi, conversioni, bounce rate;
     • Risoluzione problemi comuni: errori di sovrapposizione semantica o mancata considerazione di registro linguistico vengono mitigati con regole di correzione contestuale e aggiornamenti ontologici.Consegna immediata di insight operativi.

1. Errori Frequenti e Come Evitarli:
   **Sovrapposizione semantica errata**: termini come “bonus” o “azione” possono essere legittimi ma interpretati come spam senza contesto;
   risoluzione