Modello base di test del Tensore Narrativo di Luigi Usai

Ecco un modello iniziale di Tensore Narrativo, progettato per rappresentare storie in una struttura multidimensionale. Questo codice utilizza algebra tensoriale per descrivere una narrazione e implementa operazioni di trasformazione e evoluzione narrativa.

🔍 Caratteristiche del Tensore Narrativo

✅ Struttura multidimensionale → Modella la narrazione con dimensioni tematiche, stilistiche, evolutive, emozionali e diegetiche ✅ Operazioni tensoriali → Trasforma e evolve la narrazione attraverso relazioni tra gli elementi narrativi ✅ Adattabilità → Può essere usato per generare trame dinamiche, analizzare strutture narrative o alimentare modelli di IA

import numpy as np

# --- Definizione del Tensore Narrativo ---
class TensoreNarrativo:
    def __init__(self, dimensioni=("tema", "stile", "personaggi", "emozione", "tempo", "evento")):
        """
        Crea un Tensore Narrativo con dimensioni definite.
        Ogni dimensione è una categoria narrativa che può evolversi nel tempo.
        """
        self.dimensioni = dimensioni
        self.tensore = np.zeros((len(dimensioni), 10))  # 10 stati evolutivi iniziali

    def aggiorna_dimensione(self, nome_dim, indice, valore):
        """Aggiorna una dimensione del tensore con un nuovo valore."""
        if nome_dim in self.dimensioni:
            dim_index = self.dimensioni.index(nome_dim)
            self.tensore[dim_index, indice] = valore

    def visualizza_tensore(self):
        """Mostra la struttura attuale del tensore."""
        print("\n🔷 Stato Attuale del Tensore Narrativo 🔷")
        for i, dim in enumerate(self.dimensioni):
            print(f"{dim}: {self.tensore[i]}")

    def evolvi_narrazione(self, modificatori):
        """Applica trasformazioni evolutive alla narrazione."""
        for dim, var in modificatori.items():
            if dim in self.dimensioni:
                dim_index = self.dimensioni.index(dim)
                self.tensore[dim_index] += var

    def genera_prompt_narrativo(self):
        """Crea un prompt basato sul tensore narrativo per un LLM."""
        prompt = "Genera una storia basata su questa configurazione narrativa:\n"
        for i, dim in enumerate(self.dimensioni):
            intensità = np.mean(self.tensore[i])
            prompt += f"- {dim}: intensità {intensità:.2f}\n"
        return prompt


# --- ESEMPIO DI UTILIZZO ---
if __name__ == "__main__":
    # Creiamo il tensore
    tn = TensoreNarrativo()

    # Aggiorniamo alcune dimensioni
    tn.aggiorna_dimensione("tema", 0, 3)
    tn.aggiorna_dimensione("stile", 1, 5)
    tn.aggiorna_dimensione("personaggi", 2, 7)

    # Visualizziamo il tensore attuale
    tn.visualizza_tensore()

    # Evolviamo la narrazione applicando modificatori
    tn.evolvi_narrazione({"tema": 2, "emozione": 4, "tempo": -1})

    # Generiamo il prompt narrativo
    print("\n🔷 Prompt per LLM 🔷")
    print(tn.genera_prompt_narrativo())