File con parole e parolacce in italiano

Ho aggiornato il contenuto della pagina il 7 Settembre 2026

Quando si sviluppa un software, un sito web, un gioco, un motore di ricerca interno o un sistema basato sull’Intelligenza Artificiale può capitare di avere bisogno di una cosa apparentemente banale:

Un file contenente migliaia di parole italiane.

Magari ci serve un dizionario.

Oppure una lista di nomi e cognomi.

Una raccolta delle parole italiane più comuni.

Le coniugazioni dei verbi.

O, perché no, un elenco di parolacce e bad words italiane per sviluppare un sistema di moderazione dei commenti.

Esistono online diversi dataset e wordlist, ma uno dei repository più interessanti che ho trovato negli anni è paroleitaliane, progetto pubblico disponibile su GitHub e mantenuto dall’utente napolux.

All’interno troviamo diversi file di testo che possono diventare una piccola miniera d’oro per chi programma.

Non soltanto per creare dizionari.

Le applicazioni possibili sono molte di più.

Una lista di parole italiane in formato TXT

Il vantaggio di una wordlist è la semplicità.

In genere abbiamo un normale file .txt nel quale ogni riga contiene una parola:

casa
casale
casalingo
casamento
casetta

Questo significa che il file può essere letto praticamente con qualsiasi linguaggio:

• PHP;
• Python;
• JavaScript;
• Java;
• C#;
• C++;
• Go;
• Perl;
• Ruby.

Non abbiamo necessariamente bisogno di un database o di strutture particolarmente complesse.

Carichiamo il file, leggiamo le righe e utilizziamo le parole all’interno della nostra applicazione.

Quante parole italiane contiene il repository?

Il progetto mette a disposizione diverse raccolte.

Non esiste quindi semplicemente un unico enorme dizionario da utilizzare per qualsiasi esigenza.

Tra i file disponibili troviamo raccolte di circa:

• 400 parole composte;
• 60.000 parole italiane;
• circa 500 bad words o parolacce;
• circa 9.000 nomi propri;
• circa 95.000 parole, comprese località e nomi propri;
• circa 175.000 cognomi italiani e stranieri;
• circa 110.000 parole, comprese espressioni straniere e termini informatici;
• circa 280.000 parole;
• circa 660.000 parole;
• una raccolta delle parole italiane più comuni;
• circa 38.000 cognomi italiani;
• circa 335.000 coniugazioni di verbi italiani.

Esiste inoltre un file chiamato:

parole_uniche.txt

che raccoglie senza duplicazioni le parole presenti nelle differenti liste, arrivando a circa 900.000 termini.

La cosa interessante è proprio questa varietà.

Se dobbiamo creare un semplice gioco di parole probabilmente non ci serviranno 900.000 termini.

Se invece stiamo sviluppando uno strumento di elaborazione linguistica, una raccolta molto più ampia può diventare utile.

Lista di parolacce italiane per programmatori

Uno dei file più curiosi è:

lista_badwords.txt

Si tratta di una raccolta di alcune centinaia di termini considerati offensivi, volgari o comunque inadatti a determinati contesti.

A cosa può servire?

Il caso più evidente è la moderazione automatica dei contenuti.

Immaginiamo di sviluppare:

• un forum;
• una chat;
• un social network;
• un sistema di recensioni;
• commenti WordPress;
• una community;
• un’applicazione utilizzata anche da minori;
• un servizio nel quale gli utenti possono scegliere un nickname.

Possiamo confrontare ciò che viene scritto dall’utente con una lista di termini vietati.

Un semplice filtro di parole in PHP

Facciamo un esempio molto semplice.

Supponiamo di avere:

badwords.txt

Possiamo caricare il file attraverso PHP:

<?php

$badwords = file(
    'badwords.txt',
    FILE_IGNORE_NEW_LINES | FILE_SKIP_EMPTY_LINES
);

$badwords = array_map(
    'mb_strtolower',
    $badwords
);

A questo punto $badwords contiene un array con le parole presenti nel file.

Possiamo creare una funzione molto semplice:

<?php

function contiene_parole_vietate( $testo, $badwords ) {

    $testo = mb_strtolower( $testo );

    foreach ( $badwords as $parola ) {

        if (
            preg_match(
                '/\b' . preg_quote( $parola, '/' ) . '\b/ui',
                $testo
            )
        ) {
            return true;
        }
    }

    return false;
}

E quindi:

<?php

if (
    contiene_parole_vietate(
        $commento,
        $badwords
    )
) {

    echo 'Il commento contiene termini non consentiti.';

}

Naturalmente questo è soltanto un esempio didattico.

Un vero sistema di moderazione deve essere molto più intelligente.

Perché filtrare le parolacce non è così semplice

Potremmo pensare:

ho una lista di parole vietate, quindi il problema è risolto.

Purtroppo no.

Gli utenti sono decisamente creativi quando vogliono aggirare un filtro.

Una parola potrebbe essere scritta:

• con lettere maiuscole e minuscole;
• inserendo spazi;
• utilizzando simboli;
• sostituendo lettere con numeri;
• aggiungendo caratteri;
• utilizzando varianti grammaticali.

C’è poi un problema ancora più importante.

Il contesto.

Una sequenza di caratteri potrebbe essere perfettamente legittima all’interno di una parola più lunga.

Per questo un filtro basato esclusivamente su:

str_contains()

può facilmente produrre falsi positivi.

Le espressioni regolari, la tokenizzazione e sistemi NLP possono rendere il controllo più accurato.

E nei progetti più complessi oggi è possibile affiancare alle normali wordlist anche modelli di Natural Language Processing e Intelligenza Artificiale capaci di analizzare il significato complessivo di una frase.

Wordlist italiane per dizionari e correttori

Un altro utilizzo evidente riguarda i dizionari.

Una lista di parole può rappresentare il punto di partenza per creare:

• controlli ortografici;
• suggerimenti;
• sistemi autocomplete;
• ricerca fuzzy;
• correzione automatica;
• analisi delle parole;
• giochi linguistici.

Ad esempio un’applicazione potrebbe verificare semplicemente se una parola esiste nel nostro dataset.

In PHP:

<?php

$parole = file(
    'parole_italiane.txt',
    FILE_IGNORE_NEW_LINES | FILE_SKIP_EMPTY_LINES
);

$parole = array_flip(
    array_map(
        'mb_strtolower',
        $parole
    )
);

$ricerca = mb_strtolower(
    trim( $parola )
);

if ( isset( $parole[ $ricerca ] ) ) {

    echo 'La parola è presente nel dizionario.';

}

L’utilizzo di array_flip() in questo esempio permette di verificare l’esistenza della parola attraverso una chiave dell’array, evitando di effettuare continuamente una ricerca lineare sull’intera lista.

Con dataset molto grandi, naturalmente, può avere più senso utilizzare un database o una struttura dati progettata appositamente per la ricerca.

Autocomplete e suggerimenti di ricerca

Pensiamo alla casella di ricerca di un sito.

L’utente inizia a scrivere:

program

e il sistema potrebbe suggerire:

programma
programmare
programmatore
programmazione

Una wordlist italiana può diventare una delle fonti utilizzate dal motore di suggerimento.

Il concetto può essere applicato anche a:

• motori di ricerca interni;
• cataloghi;
• dizionari;
• software didattici;
• applicazioni mobile;
• giochi.

Su dataset di centinaia di migliaia di parole non utilizzerei però un semplice ciclo PHP a ogni pressione di un tasto.

In quel caso avrebbe più senso indicizzare i termini all’interno di un motore di ricerca o di un database opportunamente progettato.

Liste di parole per giochi

Le wordlist sono molto utilizzate anche nello sviluppo dei giochi.

Pensiamo a:

• cruciverba;
• anagrammi;
• giochi simili a Wordle;
• impiccato;
• quiz;
• giochi per trovare parole;
• generatori casuali;
• giochi da tavolo digitali.

Una lista di 60.000 parole potrebbe essere adatta a un determinato gioco.

Ma una raccolta da 900.000 termini potrebbe essere addirittura controproducente.

Potrebbe includere forme verbali estremamente rare, termini specialistici, nomi e altre parole che renderebbero il gioco frustrante.

Anche qui emerge una regola molto importante:

il dataset più grande non è necessariamente il dataset migliore.

Bisogna scegliere la lista in funzione dell’applicazione.

Generare parole casuali

Un utilizzo semplicissimo consiste nella generazione casuale.

In PHP:

<?php

$parole = file(
    'parole_italiane.txt',
    FILE_IGNORE_NEW_LINES | FILE_SKIP_EMPTY_LINES
);

$parola_casuale = $parole[
    array_rand( $parole )
];

echo htmlspecialchars(
    $parola_casuale,
    ENT_QUOTES,
    'UTF-8'
);

Possiamo utilizzare questo sistema per:

• giochi;
• test;
• dati dimostrativi;
• esercizi;
• generatori;
• prototipi.

Lo stesso principio può naturalmente essere utilizzato con nomi, cognomi o altri dataset.

Nomi e cognomi italiani

Il repository contiene anche raccolte dedicate a nomi propri e cognomi.

Possono essere interessanti, ad esempio, durante lo sviluppo di software quando abbiamo bisogno di generare dati di prova.

Possiamo costruire anagrafiche fittizie del tipo:

Nome casuale + Cognome casuale

da utilizzare all’interno di un ambiente di sviluppo.

Una precauzione importante: combinazioni casuali di nomi e cognomi possono comunque coincidere con persone realmente esistenti.

Per questo nei sistemi di test è meglio rendere evidente che si tratta di dati sintetici ed evitare di associarli a informazioni personali reali.

Le coniugazioni dei verbi italiani

Particolarmente interessante è anche la raccolta delle coniugazioni dei verbi italiani, che comprende centinaia di migliaia di forme.

Questo tipo di dataset può essere utilizzato in applicazioni legate a:

• analisi linguistica;
• ricerca;
• stemming;
• lemmatizzazione;
• sistemi didattici;
• NLP;
• classificazione dei testi.

Prendiamo il verbo:

programmare

Potremmo incontrare nel testo:

programmo
programmi
programma
programmiamo
programmate
programmerò
programmavo
programmando
programmato

Per un essere umano è evidente che queste parole appartengono alla stessa famiglia.

Per un software non è necessariamente così.

Dataset linguistici e algoritmi specifici permettono di costruire strumenti capaci di comprendere meglio queste relazioni.

Wordlist e Intelligenza Artificiale

Nel repository viene citato anche l’utilizzo delle liste per l’“istruzione” di sistemi di Intelligenza Artificiale.

Oggi parlerei più genericamente di utilizzo all’interno di pipeline di machine learning e NLP.

Una wordlist può essere utile per:

• normalizzazione;
• classificazione;
• preprocessing;
• filtri;
• tokenizzazione;
• controllo di termini;
• costruzione di feature;
• generazione di dataset;
• verifica dei risultati.

Naturalmente un moderno Large Language Model non viene “addestrato” semplicemente dandogli un file TXT contenente parole italiane.

L’addestramento dei modelli linguistici è enormemente più complesso.

Ma dataset di questo tipo continuano a essere molto utili all’interno di applicazioni software che lavorano con il linguaggio.

Parole italiane e motori di ricerca interni

Un’altra applicazione che trovo interessante riguarda la ricerca.

Immaginiamo un archivio contenente migliaia di documenti.

Potremmo utilizzare dataset linguistici per migliorare:

• suggerimenti;
• riconoscimento delle parole;
• correzione degli errori;
• normalizzazione;
• ricerca approssimativa;
• associazione tra varianti dello stesso termine.

In sistemi più avanzati questi strumenti vengono naturalmente affiancati da motori full-text, algoritmi linguistici e ricerca semantica.

Utilizzare 900.000 parole direttamente in PHP?

Possiamo farlo.

Ma non significa che dovremmo farlo.

Leggere a ogni richiesta web un file contenente centinaia di migliaia di righe può diventare estremamente inefficiente.

Per piccole applicazioni o script eseguiti sporadicamente non rappresenta necessariamente un problema.

Per un servizio web utilizzato continuamente adotterei invece una struttura differente.

Ad esempio:

• caricamento in memoria e caching;
• database;
• Redis;
• motori full-text;
• indici dedicati;
• elaborazione preventiva dei dati.

La scelta dipende naturalmente dal progetto.

Un file TXT è straordinariamente comodo.

Ma non è automaticamente la migliore struttura dati per qualsiasi applicazione.

Attenzione alla codifica UTF-8

Quando lavoriamo con parole italiane dobbiamo prestare attenzione anche ai caratteri accentati:

è
é
à
ò
ù
ì

È quindi opportuno lavorare in UTF-8 e utilizzare, quando necessario, le funzioni multibyte di PHP:

mb_strtolower();
mb_strlen();
mb_substr();

anziché presupporre che ogni carattere sia rappresentabile correttamente attraverso le normali funzioni stringa.

Questo diventa particolarmente importante quando sviluppiamo sistemi che devono confrontare o manipolare testi in italiano.

Mai fidarsi completamente di una wordlist trovata online

Una raccolta di parole pubblica può essere estremamente utile.

Non dobbiamo però commettere l’errore di considerarla automaticamente un dizionario ufficiale della lingua italiana.

Il repository stesso nasce raccogliendo materiale proveniente da fonti differenti.

Questo significa che possono essere presenti:

• errori;
• duplicazioni;
• parole rare;
• nomi propri;
• termini stranieri;
• forme non più utilizzate;
• varianti;
• espressioni discutibili.

Prima di utilizzare una wordlist in produzione conviene quindi analizzarla.

Ad esempio possiamo:

1. eliminare duplicati;
2. uniformare maiuscole e minuscole;
3. controllare la codifica;
4. rimuovere spazi indesiderati;
5. stabilire quali caratteri ammettere;
6. eliminare termini incompatibili con il nostro progetto;
7. separare nomi propri e parole comuni.

Il dataset deve essere adattato all’applicazione.

Non il contrario.

Controllare sempre licenze e provenienza

Quando utilizziamo dataset trovati online dobbiamo controllare anche licenza e provenienza dei singoli dati.

È particolarmente importante se il software è commerciale oppure se vogliamo redistribuire il dataset.

Nel progetto, ad esempio, la raccolta delle coniugazioni verbali deriva da un altro dataset distribuito con una specifica licenza.

Prima di incorporare qualsiasi raccolta all’interno di un prodotto conviene quindi leggere attentamente README, LICENSE e le eventuali indicazioni relative alle fonti.

Il fatto che un file sia pubblicamente scaricabile non significa automaticamente che possiamo utilizzarlo in qualsiasi modo.

E il file per il brute force?

Il repository contiene anche, separatamente dalle normali raccolte linguistiche, materiale pensato per attività legate ai dizionari utilizzati nei test di sicurezza.

Qui siamo in un ambito completamente differente rispetto a giochi, correttori e filtri antispam.

Wordlist di questo tipo possono essere utilizzate professionalmente per verificare la robustezza delle credenziali esclusivamente su sistemi propri o per i quali si dispone di esplicita autorizzazione.

Non sono necessarie per il normale utilizzo linguistico delle liste e, per chi cerca semplicemente parole italiane, possono essere tranquillamente ignorate.

Quale file scegliere?

Dipende da quello che dobbiamo sviluppare.

Dizionario semplice

Una lista relativamente contenuta di parole italiane può essere più che sufficiente.

Generatore casuale

Meglio utilizzare una lista pulita, evitando nomi propri e termini troppo particolari.

Moderazione

Serve la lista delle bad words, possibilmente integrata con regole e analisi del contesto.

Applicazione NLP

Possono diventare interessanti le raccolte più ampie e le coniugazioni verbali.

Dati di test

Liste di nomi e cognomi possono aiutare a creare dataset sintetici.

Giochi

Conviene costruire una propria selezione partendo dalle parole più comuni, anziché utilizzare indiscriminatamente centinaia di migliaia di termini.

Una risorsa interessante per programmatori

A volte durante lo sviluppo perdiamo ore cercando di costruire da zero qualcosa che qualcun altro ha già raccolto e reso disponibile.

Le liste di parole italiane in formato TXT sono un ottimo esempio.

Sono semplicissime.

Non fanno nulla da sole.

Ma possono diventare il mattone iniziale per realizzare:

dizionari, giochi, sistemi di ricerca, filtri di moderazione, generatori casuali, applicazioni NLP, strumenti basati sull’Intelligenza Artificiale e software personalizzati.

Il repository paroleitaliane rappresenta quindi una risorsa interessante da conservare tra i propri strumenti di sviluppo.

Come sempre, però, il file è soltanto il punto di partenza.

Il vero lavoro del programmatore consiste nel capire quale dato utilizzare, come pulirlo, come indicizzarlo e soprattutto come trasformarlo in una funzionalità utile.

Potete scaricate i file in formato zip qui: https://github.com/napolux/paroleitaliane

Note sulla modalità di scrittura del post
Questo articolo è stato scritto senza alcun aiuto dai sistemi di intelligenza artificiale, quali OpenAI, ChatGPT e simili.