editor_literario_avanzado.py

import nltk
nltk.download('punkt')

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
from textblob import TextBlob

modelo = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

autores_referencia = {
    "Gabriel García Márquez": "La soledad es la forma de nuestra memoria, y el olvido es la forma de nuestra paz.",
    "Mario Vargas Llosa": "La literatura es fuego, es pasión, es crítica y vida.",
    "Julio Cortázar": "Andábamos sin buscarnos, pero sabiendo que andábamos para encontrarnos."
}

def analizar_tono_y_autores(texto_usuario):
    resultado = []

    # Análisis de tono
    blob = TextBlob(texto_usuario)
    polaridad = blob.sentiment.polarity
    tono = "Positivo" if polaridad > 0.1 else "Negativo" if polaridad < -0.1 else "Neutral"
    resultado.append(f"**Tono general del texto:** {tono} (polaridad: {polaridad:.2f})\n")

    # Comparación semántica
    emb_texto = modelo.encode(texto_usuario, convert_to_tensor=True)
    similitudes = {}
    for autor, ejemplo in autores_referencia.items():
        emb_autor = modelo.encode(ejemplo, convert_to_tensor=True)
        similitud = util.cos_sim(emb_texto, emb_autor).item()
        similitudes[autor] = similitud

    autor_mas_similar = max(similitudes, key=similitudes.get)
    resultado.append(f"**Estilo más similar al de:** {autor_mas_similar} (similaridad: {similitudes[autor_mas_similar]:.2f})")

    return "\n".join(resultado)