Analisi e visualizzazione della compatibilità tra emendamenti della Camera dei Deputati e sentenze della Corte costituzionale

La presente tesi propone un'analisi della compatibilità semantica tra gli emendamenti discussi presso la Camera dei Deputati e le decisioni della Corte costituzionale, utilizzando tecniche avanzate di intelligenza artificiale e lo standard Akoma Ntoso per la rappresentazione strutturata dei documenti legali. Il lavoro si articola in diverse fasi: la raccolta e la conversione degli emendamenti tramite scraping e trasformazioni XSLT; l'estrazione delle sezioni rilevanti delle sentenze, identificate in collaborazione con un esperto giuridico; e la creazione di rappresentazioni vettoriali dense dei testi attraverso il modello di intelligenza artificiale bge-m3. Queste rappresentazioni consentono il calcolo del coseno di similarità, una metrica in grado di misurare la vicinanza semantica tra i documenti. L'analisi ha evidenziato una distribuzione moderata dei valori di similarità, con una media di 0.5395 e una deviazione standard di 0.0483. Sono stati individuati casi estremi di alta e bassa similarità, dai quali sono emerse riflessioni sulla coerenza tematica e sulle direzioni di pensiero espresse nei documenti. Il sistema sviluppato offre uno strumento innovativo per supportare l’attività legislativa e giudiziaria, facilitando l’identificazione di emendamenti potenzialmente incostituzionali o in conflitto con precedenti normativi. Sebbene i risultati ottenuti dimostrino l'efficacia dell’approccio adottato, sono presenti margini di miglioramento, come l’integrazione di tecniche avanzate di multi-layered embedding, aboutness e semantic chunking, per una rappresentazione più granulare e precisa dei documenti. Questo lavoro rappresenta un importante contributo verso l’uso dell’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza e la qualità delle attività legislative, aprendo la strada a ulteriori sviluppi nell’analisi automatizzata dei testi giuridici.