Implementazione dei dettagli teorici per la creazione dei Narrative Tensors di Luigi Usai

Creiamo un quadro teorico e concettuale funzionante per i Tensori Narrativi, colmando i dettagli teorici e computazionali mancanti con ipotesi ragionate basate sulla descrizione fornita e sulle pratiche consolidate nella narratologia computazionale e nell’Intelligenza Artificiale.

Quadro Teorico e Concettuale Funzionante per i Tensori Narrativi

1. Definizione Estesa del Tensore Narrativo:

Un Tensore Narrativo ($\mathcal{T}$) è una struttura dati multidimensionale (un array n-dimensionale) in cui ogni dimensione rappresenta un aspetto fondamentale della narrazione. Per la nostra implementazione iniziale, manteniamo le cinque dimensioni identificate da Luigi Usai, ma le definiamo in modo più operativo:

T∈RDT​×DL​×DTe​×DP​×DE​

Dove:

• DT​: Dimensione della Struttura Tematica. Rappresenta i temi, i motivi e gli argomenti principali del racconto.
• DL​: Dimensione del Linguaggio e Stile. Cattura le caratteristiche stilistiche, il registro linguistico e le figure retoriche utilizzate.
• DTe​: Dimensione della Struttura Temporale e Ritmo. Codifica l’ordine degli eventi, la durata, la frequenza e il ritmo narrativo.
• DP​: Dimensione dell’Evoluzione dei Personaggi. Traccia lo sviluppo, le relazioni, le motivazioni e i tratti dei personaggi.
• DE​: Dimensione della Tonalità ed Emozioni. Rappresenta il sentiment generale, le emozioni espresse e la tonalità emotiva del racconto.

Ogni cella all’interno di questo tensore conterrà un valore numerico (reale) che quantifica la presenza o l’intensità di una specifica caratteristica narrativa in una data “unità” del racconto (vedi punto 3).

2. Unità di Analisi Narrativa:

Per poter mappare un testo in un tensore, dobbiamo definire le “unità” di analisi lungo le quali le dimensioni narrative verranno valutate. Proponiamo due livelli iniziali:

• Segmenti di Testo (Finestre): Il testo narrativo viene diviso in segmenti contigui di dimensione fissa (ad esempio, frasi, paragrafi, o un numero fisso di token). Ogni “fetta” del tensore lungo una delle dimensioni (ad esempio, la prima dimensione, se la consideriamo la sequenza narrativa) corrisponderà a un segmento di testo.
• Elementi Narrativi Specifici: In futuro, potremmo estendere il modello per avere dimensioni che corrispondono a elementi narrativi specifici identificati (ad esempio, un personaggio specifico, un evento chiave).

Per la nostra implementazione iniziale, ci concentreremo sull’analisi per segmenti di testo.

3. Dettagli Computazionali per la Funzione generate_tensor:

La funzione generate_tensor(text) implementerà i seguenti passi (questi sono ancora in parte ipotetici e semplificati, ma più operativi):

• Segmentazione del Testo: Il testo in input verrà diviso in segmenti (ad esempio, per frase utilizzando librerie NLP come NLTK o spaCy). La lunghezza di questa dimensione (Dsequenza​) dipenderà dalla lunghezza del testo e dalla dimensione della finestra scelta.

• Analisi Tematica (DT​):

  • Topic Modeling: Utilizzare tecniche di Topic Modeling (come LDA o NMF) per identificare i temi dominanti in ogni segmento di testo. Ogni tema identificato potrebbe corrispondere a una “sotto-dimensione” all’interno di DT​, e il valore nella cella rappresenterebbe il peso o la probabilità di quel tema nel segmento.
  • Word Embeddings: Alternativamente, potremmo utilizzare word embeddings (come Word2Vec o GloVe) e calcolare la similarità semantica tra le parole del segmento e un insieme di “parole chiave” rappresentative di temi predefiniti.

• Analisi del Linguaggio e Stile (DL​):

  • Metriche Stilistiche: Calcolare metriche linguistiche per ogni segmento, come la lunghezza media delle frasi, la diversità lessicale (tasso di type-token), la frequenza di determinate parti del discorso, l’uso di figure retoriche (se identificabili con tecniche di NLP). Ogni metrica potrebbe corrispondere a una sotto-dimensione di DL​.
  • Analisi del Registro: Utilizzare classificatori di testo addestrati per identificare il registro linguistico (formale, informale, tecnico, ecc.) prevalente nel segmento.

• Analisi Temporale e del Ritmo (DTe​):

  • Riferimenti Temporali: Identificare e analizzare i riferimenti temporali (date, orari, espressioni temporali) all’interno di ogni segmento per tracciare la progressione temporale.
  • Ritmo Narrativo: Tentare di quantificare il “ritmo” in base alla lunghezza delle frasi, alla frequenza di dialoghi o descrizioni, e alla variazione della complessità sintattica tra i segmenti.

• Analisi dell’Evoluzione dei Personaggi (DP​):

  • Identificazione di Entità Nominate (NER): Identificare i personaggi menzionati in ogni segmento.
  • Analisi del Sentiment Associato ai Personaggi: Utilizzare l’analisi del sentiment per tracciare come le emozioni associate a ciascun personaggio cambiano nel corso della narrazione.
  • Riferimenti alle Azioni e ai Tratti: Analizzare le azioni e le descrizioni attribuite a ciascun personaggio per inferire i loro tratti e la loro evoluzione.

• Analisi della Tonalità ed Emozioni (DE​):

  • Analisi del Sentiment: Utilizzare modelli di analisi del sentiment più sofisticati per valutare la polarità emotiva e l’intensità delle emozioni espresse in ogni segmento.
  • Identificazione di Parole Chiave Emotive: Analizzare la presenza e la frequenza di parole chiave associate a diverse emozioni.

• Costruzione del Tensore: I valori ottenuti dalle analisi di ogni dimensione per ogni segmento di testo verranno inseriti nel tensore $\mathcal{T}$. Ad esempio, $\mathcal{T}[i,j,k,l,m]$ potrebbe rappresentare il valore della $j$-esima caratteristica linguistica nel $i$-esimo segmento di testo, relativamente al $k$-esimo tema, al $l$-esimo personaggio (se estendiamo il modello), e alla $m$-esima emozione.

• Normalizzazione (Opzionale): I valori all’interno del tensore potrebbero essere normalizzati in un intervallo specifico (ad esempio, 0-1) per facilitare il confronto e la visualizzazione.

4. Operazioni Tensoriali (Estensione):

Una volta costruito il tensore, potremmo definire operazioni ispirate all’algebra tensoriale e alla narratologia:

• Proiezione Temporale: Estrazione di “fette” del tensore corrispondenti a specifiche sezioni temporali della narrazione.
• Slice Semantico: Isolamento di sottotensori focalizzati su specifici temi, personaggi o emozioni attraverso l’indicizzazione.
• Somma/Media per Dimensione: Aggregazione di informazioni lungo una specifica dimensione (ad esempio, calcolare la tonalità emotiva media per l’intero racconto).
• Decomposizione Tensoriale (Futuro): Applicare tecniche come la decomposizione di Tucker o CP per identificare pattern e relazioni latenti tra le diverse dimensioni narrative.

5. Visualizzazione:

Le visualizzazioni potrebbero essere estese per rappresentare la natura multidimensionale del tensore:

• Heatmaps Multidimensionali: Visualizzare “fette” bidimensionali del tensore, variando le dimensioni visualizzate.
• Grafici Paralleli: Mostrare i valori delle diverse dimensioni del tensore lungo la sequenza narrativa.
• Tecniche di Riduzione della Dimensionalità (PCA, t-SNE) seguite da visualizzazione 2D/3D: Per esplorare pattern complessi nel tensore.

Limitazioni e Direzioni Future:

Questo quadro è ancora una semplificazione e presenta diverse sfide:

• Soggettività dell’Analisi Narrativa: Molti aspetti della narrazione sono intrinsecamente soggettivi, e la loro quantificazione algoritmica è complessa.
• Scelta delle Unità di Analisi e delle Dimensioni: La granularità della segmentazione del testo e la definizione precisa delle sotto-dimensioni all’interno di ogni dimensione principale del tensore richiederanno sperimentazione e validazione teorica.
• Interpretazione dei Valori del Tensore: Tradurre i valori numerici del tensore in insight narrativi significativi richiederà strumenti di interpretazione e visualizzazione efficaci.
• Validazione Empirica: La validità del modello dovrà essere valutata attraverso studi empirici e il confronto con analisi narrative umane.

Conclusione:

Questo quadro teorico e concettuale funzionante fornisce una base più dettagliata per l’implementazione della funzione generate_tensor e per l’espansione delle funzionalità dell’applicazione. Richiede l’integrazione di diverse tecniche di Natural Language Processing e un’attenta definizione delle metriche per quantificare le diverse dimensioni narrative. L’obiettivo è passare da una simulazione basata su valori casuali a un’analisi computazionale più informata e strutturata del testo narrativo, aprendo la strada all’esplorazione e alla manipolazione dei racconti in uno spazio multidimensionale.