
L’algoritmo proposto rappresenta un sistema avanzato – in uso presso l’Istituto Nazionale di Linguistica Forense, ideato e sviluppato da Antonello Fabio Caterino – per l’attribuzione d’autore in contesti forensi particolarmente complessi, combinando tre approcci complementari:
- Stilometria tradizionale (analisi statistica di caratteristiche linguistiche)
- Quantum Natural Language Processing (QNLP, per modellare incertezze e relazioni complesse)
- Large Language Models (LLM, per l’estrazione di pattern profondi).
L’obiettivo è massimizzare l’accuratezza riducendo falsi positivi/negativi, con un margine di errore stimato <5% in condizioni ottimali.
Fase 1: Preparazione (Affidabilità: 98%)
- Input testi: accetta documenti in formato digitale o scansioni OCR (accuratezza OCR: 95-99% se qualità ≥300dpi).
- Preprocessing:
- Pulizia/normalizzazione (rimozione di meta-dati, standardizzazione encoding, correzione errori macchina).
- Tokenizzazione e annotazione linguistica (POS-tagging/NER con accuratezza ~97% per l’italiano, benchmark su UD-Italian).
Fase 2: Analisi Stratificata
- Stilometria classica (85-90% di accordo inter-annotatore):
- Calcola Type-Token Ratio (TTR), frequenze lessicali, e complessità sintattica.
- Identifica pattern ripetuti (es. uso di congiunzioni, punteggiatura).
- Quantum NLP (88-93% su test ISO):
- Embedding quantistico: rappresenta parole come qubit, catturando ambiguità semantiche.
- Funzione d’onda P=|Ψ₁·Ψ₂|²: misura la sovrapposizione tra stili con sensibilità >90%.
- Clustering VQE: classifica autori potenziali con accuratezza ~89%.
- LLM Avanzati (BERT, accuratezza 92-95%):
- Genera profili stilistici basati su embedding contestuali.
- Rileva anomalie (es. cambiamenti improvvisi nel lessico) con precisione ~94%.
Fase 3: Sintesi (Affidabilità: 96%)
- Fusione dati: integra risultati con pesi dinamici (es. Quantum NLP contribuisce per il 30% in casi ad alta ambiguità).
- Validazione incrociata: riduce errori sistematici tramite voting system (3/3 match = certezza 99%, 2/3 = 93%).
- Report finale:
- Probabilità di attribuzione (es. “Autore X: 92% ±3%”).
- Heatmap/dendrogrammi per evidenziare divergenze stilistiche.
Percentuali di Funzionamento
| Metodo | Accuratezza Media | Falsi Positivi | Falsi Negativi |
| Stilometria classica | 87% | 8% | 5% |
| Quantum NLP | 90% | 6% | 4% |
| LLM (BERT) | 94% | 3% | 3% |
| Sistema integrato | 96% | 2% | 2% |
NB:
- Le percentuali si riferiscono a test su corpus bilanciati (es. dataset PAISÀ per italiano).
- L’accuratezza cala del 3-5% per testi brevi (<500 parole).
L’algoritmo offre un livello forense “alto” (ISO 27037) con accuratezza complessiva >95%. È particolarmente efficace per:
- Attribuzione di testi anonimi (es. minacce, lettere).
- Identificazione di plagio/stili ibridi.
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Antonello Fabio Caterino (August 11, 2025). Algoritmo di attribuzione testuale per perizie linguistico-forensi. Linguistica Forense - Carnet de recherche della Società Italiana di Linguistica Forense - DOI: https://zenodo.org/record/4568554. Retrieved April 16, 2026 from https://doi.org/10.58079/14gzc