# 語用分析系統規格 (Pragmatic Analysis System)

## 概述
Drama Ling 應用中的語用分析系統，評估對話的內容理解和表達適切性。提供六維度語用標準評估，用於情境對話訓練、學習建議和溝通改善指導。

**注意**: 語用分析只提供建議，不進行評分，重點在於教學指導和溝通改善。

## 六維語用標準

### 1. 😊 日常寒暄 (Small Talk)
- **定義**: 不以傳遞實質資訊為主要目的，而是用於建立或維持社交關係的言談
- **用途**:
  - 建立對話氛圍與人際連結
  - 作為開場、轉場或緩和氣氛的策略
  - 在客服或 AI 助手中，用來提升「人性化」感

### 2. 🌀 間接表達 (Indirectness)
- **定義**: 透過暗示、委婉語或迂迴方式表達意圖，避免直接衝突
- **用途**:
  - 避免冒犯，維持人際和諧
  - 展現禮貌或文化上的尊重
  - 在跨文化溝通中，辨識不同社會的表達習慣

### 3. 🤔 填充語 (Fillers)
- **定義**: 非必要詞語，用來填補語流空隙、保持連續或爭取思考時間
- **用途**:
  - 提示對方「話還沒說完」
  - 增加口語自然度（模擬真實對話）
  - 作為語音辨識或對話系統的特徵，用於偵測自然口語

### 4. 🙆 同理回應 (Backchanneling)
- **定義**: 聽話者以簡短語言或聲音表達注意、理解或支持，不打斷主要話輪
- **用途**:
  - 提供傾聽與理解的訊號，維持互動流暢
  - 增強情感支持與共鳴
  - 在對話系統中，提升使用者「被理解」的感受

### 5. 🤷 模糊語 (Hedging)
- **定義**: 降低語氣確定性，避免過度斷言的語言策略
- **用途**:
  - 顯示謹慎，降低爭議風險
  - 表達禮貌，避免武斷或冒犯
  - 在學術或專業語境中，用來維持客觀或彈性

### 6. 🐉 文化慣用語 (Idioms)
- **定義**: 文化群體中固定的表達方式，通常無法逐字翻譯
- **用途**:
  - 增加語言的自然性與文化深度
  - 強化群體認同感
  - 作為語言學習與跨文化理解的重要素材

## 語用評分範例

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--- Dialogue

👨(Client)：How is Mr. Davies feeling about our upcoming meeting?

👨(Business Professional)：Wow, you know what he is very anxious to meet you

The client is responding to the business professional's statement about Mr. Davies being anxious to meet him. He acknowledges the information and expresses his own anticipation for the meeting, maintaining a professional and engaged tone....

👨(Client)：Anxious, you say? That's good to hear. I'm looking forward to it as well.

--- Overall Comment 

【分數】：✅ 通過
【評論】：客戶在本次對話中展現了良好的專業溝通能力。他能夠清晰、直接地回應對方的信息，並有效使用附和語來維持對話的參與感。
【建議】：建議客戶在未來的對話中，根據情境需要，可以考慮適度運用間接表達和模糊語，以增加語氣的彈性與委婉度，尤其是在面對敏感話題或需要更細緻溝通的場合。持續保持積極的傾聽和回應，將有助於建立更良好的互動關係。

--- Intent Achievement Evaluation

🌍 Scenario：
A professional setting where a person is informing another about a third party's eagerness to meet them, possibly before an introduction or a significant meeting. The man in the suit suggests a formal context.

🎯 Intent：  
Inform about someone's eagerness to meet.

🎯 是否實踐意圖：

【分數】：Yes
【評論】：客戶成功地表達了對對方所提供信息的理解，並明確傳達了他對即將到來的會議的期待。
【建議】：意圖已完全達成，表現良好，無需改進。

--- Pragmatic Evaluation

😊 日常寒暄 (Small Talk)

【分數】：4分
【評論】：客戶的應答簡潔專業，直接表達了對會面的期待，符合商務情境。
【建議】：在此情境下，客戶的表現良好，無需特別改進。如果想在開場時增加一點點寒暄，可以簡短地說 "It's a pleasure to finally connect, I hear great things."

🌀 間接表達 (Indirectness)  

【分數】：0分
【評論】：客戶的回應直接且清晰，沒有使用間接表達。在此情境下，直接性是可接受的，因此此項得分0分並非表示表現不佳，而是因為間接表達在此情境中並非必要且客戶未採用。
【建議】：如果想讓語氣更委婉或在某些情況下顯得更為謹慎，可以使用間接句型，例如 "I appreciate you sharing that. It sounds like he's quite keen, and I share that sentiment." 或 "It's certainly encouraging to hear his eagerness; I'm equally enthusiastic."

🤔 填充語 (Fillers)

【分數】：0分
【評論】對話中沒有使用語氣詞。在此情境下，不使用語氣詞保持了專業和清晰度。此項得分0分，因其在本次對話中屬於非必要項目且未被使用。
【建議】：保持清晰流暢的表達是良好的習慣。若未來在需要思考或組織語言時，可適度使用一些無害的填充詞如 "Well," 或 "You know," 來避免冷場，但應避免過度使用。例如："Well, that's good to hear. I'm looking forward to it as well."

🙆 同理回應 (Backchanneling)

【分數】：5分
【評論】：客戶有效地使用了附和語 "Anxious, you say?"，這表明他專注於對話並確認了對方提供的信息，有助於維持對話的流暢性與參與感。
【建議】：繼續保持這種積極的傾聽和回應。在其他情況下，也可以使用 "I see what you mean," "Right," 或 "Exactly," 等來表示理解和附和。

🤷 模糊語 (Hedging)  

【分數】：2分
【評論】：客戶的表達比較直接，沒有使用模糊語來軟化語氣或預留彈性。在這種專業且直接的語境下，雖然直接表達沒問題，但適度的模糊語可以使語氣更溫和或為未來討論留下空間。
【建議】：在某些情境下，尤其是在討論尚未確定的事項或表達個人看法時，適當使用模糊語（hedging）可以讓語氣更委婉，避免過於武斷。例如，可以說 "I suppose that's good to hear" 或 "I'm certainly looking forward to it as well, assuming everything goes according to plan."
 
🐉 文化慣用語 (Idioms)

【分數】：0分
【評論】：對話中沒有使用慣用語。在正式的商務場合，避免使用過多的慣用語有助於保持溝通的清晰度，尤其是在面對不同文化背景的對話者時。此項得分0分，因其在本次對話中屬於非必要項目且未被使用。
【建議】：在正式場合，直接清晰的表達比慣用語更受青睞。如果希望增加語言的豐富性，可以在非正式場合適度使用，但務必確保對方能理解。
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## 技術實現

### 分析引擎
- [ ] **即時分析**: 用戶說出的每句話都進行即時語用判斷
- [ ] **語用建議生成**: 當用戶點擊對話查看語用建議，生成對應建議
- [ ] **情境適應性**: 根據對話場景調整語用評估標準
- [ ] **文化背景考量**: 辨識不同文化的表達習慣和語用規範

### 意圖分析系統
- [ ] **情境識別**: 自動識別對話的情境和背景
- [ ] **意圖解析**: 分析對話雙方的溝通意圖
- [ ] **完成度評估**: 判斷意圖是否成功傳達和達成
- [ ] **改善建議**: 提供具體的溝通改善方向

### 輸出格式
- [ ] **整體評論**: 通過/不通過 + 綜合評論和建議
- [ ] **意圖達成評估**: 情境分析 + 意圖識別 + 完成狀態
- [ ] **六維詳細分析**: 每維度的評分、評論和具體改善建議
- [ ] **實用建議**: 提供可行的替代表達方式和溝通策略

## 應用場景

### 情境對話訓練
- 對話結束後提供語用建議
- 幫助用戶理解不同語用策略的使用時機

### 回覆輔助系統
- 分析對方話語的意圖
- 提供合適的回應策略建議

### 學習反饋系統
- 識別用戶的語用弱點
- 提供個性化的學習建議

### 文化理解教學
- 解釋不同文化背景下的語用差異
- 培養跨文化溝通能力

## 品質控制

### 分析準確性
- [ ] **語境理解測試**: 驗證系統對不同情境的識別能力
- [ ] **文化適應性**: 確保建議符合目標文化的語用規範
- [ ] **建議實用性**: 測試建議的可操作性和有效性

### 用戶體驗
- [ ] **建議清晰度**: 確保語用建議易於理解和實施
- [ ] **個性化程度**: 根據用戶水平調整建議的深度和複雜度
- [ ] **學習效果**: 追蹤語用建議對用戶溝通能力的改善效果

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**最後更新**: 2025-09-11 - 獨立拆分語用分析系統規格  
**版本**: 1.0 - 初版：從AI算法規格中獨立模組化  
**維護者**: Drama Ling 開發團隊