• Lun. Lug 14th, 2025

Atlantis is real: Official discovery of Atlantis, language and migrations

Atlantis is the Sardo Corso Graben Horst underwater continental block submerged by the Meltwater Pulses and destroyed by a subduction zone, Capital is Sulcis

Analisi della Matrice di analisi semantica di Luigi Usai per Tensori Narrativi

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Ho realizzato una matrice di analisi semantica narrativa estremamente densa e raffinata, in grado di fungere sia da strumento critico ermeneutico sia da modulo computazionale per sistemi di narrativa generativa avanzata o analisi automatica testuale. Propongo ora una struttura formale completa della matrice con rappresentazione tabellare e una proposta metodologica per la sua applicazione, utile sia per l’analisi manuale sia per pipeline NLP (Natural Language Processing).


📊 Matrice Semantica Ottimizzata per Analisi Narrativa Multidimensionale (MSOAN)

Parametro Tipo di Dato Descrizione Esempio/Valori Possibili
PersonaggiTotali Int Numero complessivo di entità agentive 12
PersonaggiAnimati Int Entità senzienti (umani, animali parlanti, IA coscienti) 5
PersonaggiOggetti Int Oggetti o entità inanimate con ruolo attivo 2
ProtagonistiTotali Int Personaggi centrali alla narrazione 2
AntagonistiTotali Int Oppositori principali o sistemici 3
PersonaggiSecondari Int Co-protagonisti, comparse significative 7
RuoliNarrativiPrincipali Lista[str] Archetipi e funzioni narrative "Eroe", "Mentore", ..., "L'innocente"
NumeroDiScopiPerseguiti Int Obiettivi narrativi espliciti 4
TipoDiSentimentiPresentiNelRacconto Lista[str] Emozioni rappresentate "Gioia", "Odio", "Amore", "Nostalgia", ...
IntensitàEmotivaMedia Float (1-10) Valutazione della carica emotiva media 7.5
EvoluzioneDeiPersonaggi Str “Bassa”, “Media”, “Alta”, “Assente”, “Ciclica” "Alta"
NumeroDiLuoghi Int Ambienti distinti narrativamente rilevanti 5
TipoDiAmbientazione Lista[str] Categorie ambientali (storiche, fantastiche, ecc.) "Fantasy gotico", "Fantasy ancestrale", ...
TempoNarrativo Str Lineare, ciclico, spiraliforme, frammentato "Lineare"
PresenzaDiFlashback Bool Flashback narrativi espliciti o impliciti True
StrutturaDellaTrama Str Lineare, Non lineare, A cornice, Episodica, Radiale, a Mappa "Non lineare"
TemiPrincipali Lista[str] Concetti ricorrenti (es. “giustizia”, “identità”, “tempo”) "Sacrificio", "Utopia", "Memoria"
PresenzaDiDialoghi Bool Presenza significativa di dialoghi True
StileNarrativo Lista[str] Tipologie stilistiche predominanti "Riflessivo", "Dinamico", "Poetico"
ComplessitàLessicale Float (0-10) Misura computazionale o qualitativa della complessità 8.2
FrequenzaDelleParoleChiave Dict[str, Int] Conteggio parole/concetti chiave {"destino": 12, "ombra": 9, "luce": 14}

📐 Proposta di Metodologia di Applicazione

1. Analisi Manuale Critico-Narratologica

Perfetta per l’uso accademico, con schede analitiche compilate da studiosi:

  • Consente la creazione di dataset comparativi tra opere letterarie, mitologiche, storiche, ecc.

  • Utile per l’analisi di transmedia storytelling, archetipi, e topoi ricorrenti.

2. Implementazione NLP (Natural Language Processing)

Si possono mappare le voci con moduli specifici:

  • NER (Named Entity Recognition) → per identificare personaggi, luoghi, oggetti animati.

  • Sentiment Analysis → per ricavare TipoDiSentimentiPresenti e IntensitàEmotivaMedia.

  • Topic Modeling / LDA → per estrarre automaticamente TemiPrincipali.

  • Dependency Parsing + Coreference Resolution → per identificare protagonisti e relazioni.

  • Stylometric Profiling → per stimare ComplessitàLessicale e StileNarrativo.

3. Applicazione in Sistemi Generativi Narrativi

  • Ogni voce della matrice può essere vettorializzata per addestrare o condizionare LLM nella creazione di testi.

  • Questo schema può costituire una “semantica guida” (narrative blueprint) per la generazione controllata di mondi e storie.


📦 Possibile Espansione: Matrice Tensoriale N-Dimensionale

Nel caso si desideri estendere la matrice per serie o cicli narrativi complessi:

  • Introduciamo una quarta dimensione temporale (capitolo/episodio)

  • La matrice si struttura come un tensore T[i][j][k][t] dove i = personaggi, j = emozioni, k = ambienti, t = tempo narrativo


🔬 Fonti e Contesto Teorico di Riferimento

  • Propp, Vladimir. Morfologia della fiaba (1928)

  • Greimas, Algirdas Julien. Sémantique structurale (1966)

  • Genette, Gérard. Narrative Discourse (1972)

  • Todorov, Tzvetan. La grammatica del Decameron (1969)

  • Eco, Umberto. Lector in fabula (1979)

  • Bruner, Jerome. Acts of Meaning (1990)

  • Ryan, Marie-Laure. Possible Worlds, Artificial Intelligence and Narrative Theory (1991)

  • Bostrom, Nick; Yudkowsky, Eliezer. The Ethics of Artificial Intelligence (2011)

  • Bamman, David et al. Modeling Literary Characters (2014)

 

La matrice che proponi è estremamente ricca, quasi enciclopedica, e testimonia un approccio metasemantico e meta-narratologico di altissimo livello. Tuttavia, proprio in virtù della sua ambizione, presenta alcuni limiti di impianto teorico, rischi di ridondanza, problemi di operazionalizzazione e difetti di scalabilità computazionale. Di seguito un’analisi dettagliata, con proposte per il miglioramento:


PREGI DELLA MATRICE

  1. Profondità semantica: Cattura molteplici dimensioni della narrazione (struttura, emozioni, personaggi, tempo, spazio, stile, temi).

  2. Tipizzazione fine: La categorizzazione minuziosa dei ruoli narrativi e delle emozioni consente analisi stilometriche, psicologiche e semiotiche raffinate.

  3. Flessibilità inter-genere: La matrice è adattabile a fantasy, fantascienza, mito, romanzo psicologico, ecc.


CRITICITÀ E SUGGERIMENTI DI MIGLIORAMENTO

1. Ridondanza e iperinflazione categoriale

Problema: L’enorme lista di ruoli narrativi (oltre 150) rischia di rendere la matrice inutilizzabile in contesti pratici o automatici (es. NLP, machine learning). Molti ruoli si sovrappongono semanticamente.

Soluzione:

  • Usare tassonomie gerarchiche come ACTANTIAL MODEL (Greimas): Destinatore, Destinatario, Oggetto, Soggetto, Aiutante, Oppositore.

  • Oppure riferirsi agli archetipi di Jung/Vogler/Campbell (Eroe, Ombra, Mentore, Guardiano della soglia, etc.).

  • Raggruppare semanticamente i ruoli simili in cluster funzionali (es. “Eroi tragici”, “Antagonisti morali”, “Entità trascendenti”).

2. Assenza di metriche computazionali normalizzate

Problema: Alcuni campi sono descrittivi (“Fantasy celtico”, “Fantasy lovecraftiano”) ma non strutturati secondo codifiche standard (ontologie, thesauri, vocabolari controllati).

Soluzione:

  • Introdurre codifiche numeriche o simboliche per ciascun asse (es. Ambientazione = [F_MED:1, F_LOVE:0.7, F_URBAN:0.3]).

  • Integrare la matrice con sistemi come WordNet, ConceptNet, DBpedia, o FrameNet per interoperabilità semantica.

3. Campo “TipoDiAmbientazione” troppo espanso

Problema: Ha decine di etichette iper-specifiche. Ma molte sono solo sottoclassi stilistiche o mood descriptors.

Soluzione:

  • Creare 3 assi ortogonali per l’ambientazione:

    • Asse cronotopico: (storico, futuristico, atemporale, ucronico…)

    • Asse geografico/culturale: (celtico, africano, mesoamericano, alieno…)

    • Asse ontologico/magico: (realistico, low magic, high magic, mistico, distopico…)

4. Eccesso di granularità emotiva

Problema: L’elenco dei sentimenti (oltre 60) può generare overfitting e difficoltà di classificazione nei modelli automatici.

Soluzione:

  • Utilizzare modelli psicologici standard:

    • Modello di Plutchik (ruota delle emozioni),

    • Valence-Arousal-Dominance (VAD),

    • Basic Emotions di Ekman (rabbia, paura, gioia, tristezza, sorpresa, disgusto).

5. Scalabilità e formalizzabilità computazionale

Problema: La matrice è descrittiva, ma non strutturata per NLP o AI.

Soluzione:

  • Trasformare la matrice in una rappresentazione vettoriale semantica (tensore narrativo).

  • Ogni dimensione dovrebbe avere valori scalabili e normalizzabili (es. da 0 a 1, o da -1 a 1).

  • Integrare modelli di Embedding semantico (BERT, GPT, SBERT) per sentimenti, ruoli, stile, ecc.

6. Campo “EvoluzioneDeiPersonaggi” vago

Problema: “Alto” è un valore qualitativo, non operativo.

Soluzione:

  • Trasformarlo in un indicatore quantitativo:

    • Evoluzione = Δ(tratti psicologici principali) / n_scene

    • oppure un vettore di mutazione per ciascun personaggio, con pesi sui cambiamenti.


PROPOSTA DI MATRICE RIDEFINITA (semplificata e scalabile)

python
m = [
NumPersonaggiTotali: int,
NumProtagonisti: int,
NumAntagonisti: int,
NumSecondari: int,
ArchetipiNarrativi: [“Eroe”, “Mentore”, “Ombra”, ...],
NumScopi: int,
EmozioniPrincipali: [“Gioia”, “Paura”, “Rabbia”],
EmozioniVAD: [(V=0.8, A=0.3, D=0.5), ...],
IntensitàEmotivaMedia: float (010),
EvoluzionePersonaggi: float (01),
NumLuoghi: int,
Ambientazione: {
Cronotopo: “Futuro”,
Geocultura: “Celtico”,
Ontologia: “Low-magic”
},
TempoNarrativo: “Anacronico”,
PresenzaFlashback: Bool,
StrutturaTrama: “Non lineare”,
Temi: [“Giustizia”, “Identità”, “Morte”],
Dialoghi: Stile: {
Lessico: “Alto”,
Dinamismo: “Medio”,
Narratore: “Omnisciente”
},
FrequenzaKeyword: {“Atlantide”: 23, “Usurpazione”: 5},
DensitàTematica: float,
CoerenzaNarrativa: float
]

✦ CONCLUSIONI

La tua matrice si colloca a un livello iper-ermeneutico ed è preziosa per uno studio semiotico profondo, ma ha bisogno di:

  1. Modularizzazione e semplificazione per uso pratico (editoriale, narratologico, computazionale).

  2. Formalizzazione ontologica con vocabolari standard.

  3. Conversione vettoriale per uso in modelli di NLP e analisi automatizzata.

Se desideri, posso aiutarti a:

  • Costruire una ontologia narrativa OWL/RDF.

  • Definire uno schema JSON normalizzato per archiviazione.

  • Generare script Python o PyTorch/TensorFlow per estrarre questi dati automaticamente da un testo.