# AI 對話分析算法規格

## 概述
定義 Drama Ling 應用中 AI 對話分析系統的具體實現方案，包含語法、語意、流暢度三維度評分邏輯。

## 核心評分維度

### 1. 語法評分 (Grammar Score)
**目標**: 評估用戶對話的語法正確性

#### 評分標準 (0-100分)
- [ ] **基礎語法** (40分)
  - 主詞動詞一致性
  - 時態使用正確性
  - 詞序結構正確性
  
- [ ] **進階語法** (35分)
  - 複句結構使用
  - 介系詞使用準確性
  - 語法變化形式正確性
  
- [ ] **高級語法** (25分)
  - 複雜句型運用
  - 條件句、被動語態等
  - 語法多樣性展現

#### 實現技術方案
- [ ] **技術選擇**: 待決定 (GPT-4/Claude/自建模型)
- [ ] **API整合方式**: 待定義
- [ ] **錯誤分類系統**: 待建立
- [ ] **即時分析響應時間**: 目標 < 2秒

### 2. 語意評分 (Semantic Score)
**目標**: 評估對話內容的語意適切性和情境理解

#### 評分標準 (0-100分)
- [ ] **情境理解** (45分)
  - 場景適應性
  - 對話目標達成度
  - 上下文連貫性
  
- [ ] **詞彙選擇** (35分)
  - 詞彙準確性
  - 語域適當性
  - 表達豐富度
  
- [ ] **邏輯性** (20分)
  - 推理合理性
  - 回應關聯性
  - 論述完整性

#### 實現技術方案
- [ ] **語意理解模型**: 待選擇
- [ ] **情境知識庫**: 待建立
- [ ] **評分權重配置**: 待調整
- [ ] **多語言支援策略**: 待規劃

### 3. 流暢度評分 (Fluency Score)
**目標**: 評估對話的自然度和表達流暢性

#### 評分標準 (0-100分)
- [ ] **表達自然度** (40分)
  - 語言節奏感
  - 慣用表達使用
  - 母語使用習慣
  
- [ ] **對話連接** (35分)
  - 轉接詞使用
  - 對話銜接流暢性
  - 互動反應適時性
  
- [ ] **整體表現** (25分)
  - 整段對話完整性
  - 表達信心度
  - 溝通效果達成

#### 實現技術方案
- [ ] **流暢度檢測算法**: 待開發
- [ ] **對話品質指標**: 待定義
- [ ] **即時反饋機制**: 待設計
- [ ] **學習進度追蹤**: 待實現

## AI 對話訂正功能

### 訂正類型
- [ ] **語法訂正**: 直接糾錯並提供正確表達
- [ ] **語意優化**: 建議更貼切的表達方式  
- [ ] **流暢度改善**: 提供更自然的表達替代方案
- [ ] **文化適應性**: 符合目標語言文化的表達建議

### 訂正展示方式
- [ ] **即時高亮**: 標示問題部分
- [ ] **建議面板**: 顯示改進方案
- [ ] **解釋說明**: 提供訂正原因
- [ ] **學習建議**: 相關學習資源推薦

### 技術實現細節
- [ ] **訂正算法選擇**: 待決定
- [ ] **多層次訂正邏輯**: 待設計
- [ ] **用戶接受度追蹤**: 待建立
- [ ] **訂正準確度評估**: 待實現

## 即時分析與回覆建議

### 分析觸發機制
- [ ] **即時觸發**: 用戶輸入完成後立即分析
- [ ] **按需觸發**: 用戶主動請求分析
- [ ] **階段性觸發**: 對話段落結束後分析
- [ ] **綜合評估**: 整次對話結束後完整分析

### 回覆建議系統
- [ ] **情境適應建議**: 基於場景的回覆選項
- [ ] **難度分級建議**: 符合用戶程度的表達方式
- [ ] **個人化建議**: 基於學習記錄的客製化建議
- [ ] **文化脈絡建議**: 考量文化背景的表達建議

### 建議展示格式
- [ ] **候選回覆**: 3-5個建議回覆選項
- [ ] **難度標示**: 標明建議的語言難度等級
- [ ] **使用情境**: 說明適用場合和語境
- [ ] **學習重點**: 強調該建議的學習價值

## 技術架構設計

### AI 模型整合
- [ ] **主要AI服務商**: 待選擇 (OpenAI/Anthropic/Google/其他)
- [ ] **備用方案**: 多供應商容錯機制
- [ ] **本地化處理**: 敏感資料保護方案
- [ ] **成本控制**: API使用量管理策略

### 效能優化
- [ ] **響應時間**: 目標全流程 < 3秒
- [ ] **並發處理**: 支援多用戶同時分析
- [ ] **快取策略**: 常見分析結果快取
- [ ] **負載平衡**: 分散式處理架構

### 資料隱私
- [ ] **用戶對話保護**: 資料加密和存取控制
- [ ] **AI訓練資料**: 不使用用戶資料訓練
- [ ] **資料保留政策**: 對話記錄管理規則
- [ ] **合規要求**: GDPR等隱私法規遵循

## 評估與優化

### 算法效果評估
- [ ] **準確度指標**: 各維度評分準確性測量
- [ ] **用戶滿意度**: 評分結果接受度調查
- [ ] **學習效果**: 長期學習成效追蹤
- [ ] **對比實驗**: A/B測試不同算法方案

### 持續優化機制
- [ ] **模型微調**: 基於用戶回饋調整算法
- [ ] **權重優化**: 動態調整各維度評分權重
- [ ] **新功能實驗**: 漸進式功能測試上線
- [ ] **效能監控**: 系統性能持續監測

---

## 待完成任務

### 高優先級
1. [ ] 確定主要AI技術供應商和API方案
2. [ ] 設計三維度評分的具體算法邏輯
3. [ ] 建立即時分析的技術架構
4. [ ] 定義訂正功能的實現方式

### 中優先級  
1. [ ] 建立評分準確度的測試基準
2. [ ] 設計個人化建議的推薦算法
3. [ ] 規劃多語言支援的技術方案
4. [ ] 建立用戶回饋收集機制

### 低優先級
1. [ ] 研究進階AI功能的可行性
2. [ ] 探索本地化AI模型的部署方案
3. [ ] 調研語言學習領域的最新AI技術
4. [ ] 建立與學術機構的合作評估機制

---

**最後更新**: 2024年9月5日  
**負責人**: 待分配  
**審查週期**: 每兩週檢討一次