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Raw Blame History

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

基於 UI_LevelResult_ScoreSummary.png 的實際設計，採用簡化的三維評分顯示：

簡化評分系統

目標: 提供清楚的學習反饋，觸發對應成就獎勵

三項評分指標

語法評分: 評估語法正確性
- 達到優秀標準時觸發「完美語法」成就
- 獎勵: +10 鑽石 + 10 閃電能量
語意評分: 評估內容理解和表達適切性
- 作為整體表現參考
- 不單獨觸發特定成就
流暢度評分: 評估表達的自然度和流暢性
- 達到優秀標準時觸發「表達流利」成就
- 獎勵: +10 鑽石 + 10 閃電能量

技術實現方案

AI 模型選擇: 待決定 (GPT-4/Claude/自建模型)
評分閾值設定: 定義「優秀」標準的具體分數
即時分析: 目標響應時間 < 2秒
成就觸發機制: 自動檢測並發放對應獎勵

AI 對話分析功能

即時分析機制 (更新基於最新規格)

基於最新規格的詳細分析系統：

每句話即時分析: 用戶說出的每句話都進行即時判斷
- 語法正確性分析（即時顯示於對話功能欄）
- 任務完成狀態檢測
- 指定詞彙使用檢測
即時成功通知: 當用戶提及詞彙或完成任務時立即回饋
三維度結算評分: 對話結束後的綜合評分
- 對話語意合適分數（滿分100，>60為合格）
- 語法錯誤率（必須=0，所有句子都正確或訂正後正確）
- 表達流暢平均分數（滿分100，>60為合格）

情境對話核心系統

雙重通關條件檢測 (新增核心功能)

基於最新規格的結構化通關機制：

劇情任務識別系統

任務目標解析:
- 解析每個劇本的具體劇情任務要求
- 識別對話中的關鍵情節完成點
- 例如："預約餐廳" → 檢測是否包含預約相關對話元素
任務進度追蹤:
- 即時監控劇情任務的完成狀態
- 分析用戶對話是否達成情節目標
- 觸發即時成功通知機制
情節完整性驗證:
- 確保對話內容符合劇情邏輯
- 檢驗任務完成的合理性和連貫性
- 防止虛假完成的判定

指定詞彙檢測系統

詞彙識別引擎:
- 精準識別用戶是否使用指定的關鍵詞彙
- 支援詞彙的不同變化形式（單複數、時態等）
- 處理同義詞和相關變體的檢測
語境相關性分析:
- 確保詞彙使用符合對話情境
- 避免機械性插入詞彙的誤判
- 驗證詞彙使用的自然度和適當性
即時反饋機制:
- 使用詞彙時立即觸發成功通知
- 提供詞彙使用品質的評分
- 記錄詞彙掌握程度的學習數據

回覆卡關輔助系統 (更新基於最新規格)

回覆協助功能 (消耗寶石)

觸發時機: 用戶在扮演角色遇到卡關，不知道該講什麼或怎麼講時

三層引導內容:

對方意圖分析: 根據對話室中最後一句話，分析對方說這句話的意圖
回應思緒引導: 分析用戶聽到這句話的反應及可能的回覆方向
回覆範例生成: 生成一句具體的回覆範例

免費輔助工具

劇情任務範例:
- 點擊任務提示按鈕後顯示一句範例
- 說明「這樣說可以完成任務」
- 當任務已完成時不顯示此按鈕
- 完全免費，不消耗任何道具
指定詞彙範例:
- 展示指定詞彙的正確使用方式
- 提供詞彙在不同語境下的使用示例
- 包含詞彙變化形式的學習支援

中翻英輔助功能 (更新基於最新規格)

Google翻譯整合: 直接將使用者的中文以Google翻譯轉譯成英文
即時翻譯服務: 在對話過程中提供即時的中翻英支援
翻譯品質優化: 針對對話情境調整翻譯結果的適切性
學習引導: 協助用戶從依賴翻譯逐步過渡到獨立表達

語音處理系統 (新增基於最新規格)

語音轉文字: 以語音輸入為主，文字輸入為輔的對話方式
中文檢測: 當用戶講中文或輸入中文時，角色表示聽不懂
語音品質檢測: 如果聽不到聲音，顯示「抱歉，好像沒有聲音，請重新錄製」
表達流暢度分析: 使用Speakace等第三方平台分析精準度、流利度、韻律

詞彙學習系統 (新增功能模組)

詞彙學習關卡系統

基於最新規格的結構化詞彙學習機制：

詞彙認識關卡

詞彙展示功能:
- 顯示詞彙本身、詞義、例句和示意圖
- 協助用戶初步記住詞彙的核心資訊
- 為後續考題做準備
詞彙選擇題:
- 根據示意圖選出正確的英文詞彙
- 4選1的單選題形式
- 答錯會扣除命條(-1)並在最後重新測試
通關機制: 所有詞彙題目都答對才算通關，直接獲得三顆星

詞彙熟悉關卡

例句重組功能:
- 從單字選取區點選組出示意圖的原句
- 訓練詞彙在語境中的使用能力
- 強化語法結構理解
詞彙配對功能:
- 左邊示意圖與右邊詞彙進行配對
- 全部配對正確才算完成
- 提升詞彙識別和記憶連結
通關機制: 所有配對和重組正確才算通關，直接獲得三顆星

詞彙內容設計標準

基於劇本的5詞彙組合設計：

詞彙組合: 每個劇本包含5個詞彙
- 3個常用單字
- 1個常用片語
- 1個常用俚語
詞彙範例結構:
- 買菜小冒險: market, vegetables, price + "ask for a discount" + "a steal"
- 遲到的咖啡約會: coffee, late, apologize + "run into traffic" + "my bad"
- 失而復得的手機: phone, lost, find + "look around for" + "lucky break"

間隔複習系統 (Spaced Repetition)

基於遺忘曲線的智慧複習機制：

複習清單管理

自動加入機制:
- 詞彙認識、詞彙熟悉、對話訓練通關後自動加入詞彙
- 避免重複加入已存在的詞彙
- 維護個人化的複習詞彙庫
複習時機計算:
- 下次複習時間 = 當日 + (2^複習次數)
- 首次加入當日即為第一次複習時間
- 例如：3/4學習 → 3/6複習 → 3/10複習 → 3/18複習

每日複習排程

待複習詞彙判定:
- 複習日期為當日或已過期的詞彙
- 未準時複習的詞彙持續標記為待複習
- 延遲複習時重新計算下次複習時間
複習關卡執行:
- 以「詞彙熟悉」關卡形式進行複習
- 答錯題目複製到當前最後一題
- 直到所有題目都答對才完成複習

進度保存機制

中途離開處理:
- 保留用戶當前複習進度和狀態
- 再次進入時繼續上次未完成的複習
- 給予已完成部分的經驗值獎勵
完成獎勵機制:
- 複習完成後給予經驗值獎勵
- 更新詞彙複習次數和下次複習時間
- 強化學習動機和持續性

限時對話系統 (新增功能)

300秒倒數計時機制

基於最新規格的時間管理系統：

時間控制引擎

精準計時系統:
- 300秒（5分鐘）的精確倒數計時
- 支援暫停和恢復功能（特殊情況下）
- 時間剩餘的視覺化顯示
時間壓力分析:
- 分析時間壓力對用戶表現的影響
- 記錄不同時間段的對話品質變化
- 優化時間分配的學習建議
結算觸發機制:
- 時間歸零自動觸發結算
- 支援用戶主動點擊「結算表現」
- 確保數據完整保存和分析

時間效率優化

進度加權評分:
- 基於完成時間給予額外評分
- 鼓勵高效但準確的對話完成
- 平衡速度與品質的評分機制
時間管理指導:
- 提供時間分配的策略建議
- 分析用戶的時間使用模式
- 協助提升對話效率

關卡結算與訂正系統 (新增基於最新規格)

關卡表現結算

觸發時機: 當劇本時間用完或用戶主動點選離開劇本時

過關判斷標準

雙重完成檢查:
- 是否所有任務都已完成
- 是否所有指定詞彙都已提及

表現評分系統

評分標準 (每合格一項獲得一顆星):
1. 對話語意合適分數 > 60 (滿分100)
  - 根據上下文一致性進行評分
  - 語境適應性評估
  - 意圖匹配度分析
2. 語法錯誤率 = 0
  - 用戶說的每句話經過語法判定都正確
  - 或者訂正後都正確亦可
3. 表達流暢平均分數 > 60 (滿分100)
  - 用戶說的每句話都會有流暢度分數
  - 所有分數平均即為表達流暢平均分數

結算流程系統

過關流程

成功宣告: 恭喜過關訊息
表現結算: 顯示詳細評分和星級
訂正選擇:
- 如果點擊「立即訂正」→ 執行訂正流程 → 完成後領取訂正後獎勵
- 如果點擊「不訂正」→ 直接領獎
獎勵發放: 領取通關獎勵

失敗流程

失敗宣告: 顯示失敗原因
安慰獎勵: 領取時光卷一張

AI訂正系統

語法錯誤訂正

錯誤收集: 系統收集該劇本對話中所有語法錯誤的句子
依序訂正: 讓用戶依序對每個錯誤句子進行訂正
進度追蹤: 分子=訂正次數，分母=語法錯誤句數+表達不順句數
語音練習: 點擊練習按鈕後播放說話動畫，再次點擊送出錄音
結果反饋: 檢查完成後回饋正確或錯誤

表達不順訂正

流暢度評估: 針對語音輸入的精準度、流利度、韻律進行評分
不順句收集: 收集表達不順的句子進行訂正
語音重錄: 使用語音方式重新錄製和練習
品質提升: 透過重複練習提升表達流暢度

技術實現重點

快速響應: 優先保證系統響應速度
準確評估: 確保評分的一致性和準確性
獎勵整合: 與遊戲化系統無縫整合

技術架構設計

核心技術需求 (更新基於最新規格)

AI 服務選擇: 確定主要 AI 模型供應商
評分算法: 建立三維度評分的具體邏輯
雙重檢測引擎: 實現劇情任務和詞彙檢測的AI系統
即時反饋系統: 任務完成和詞彙使用的立即通知機制
回覆輔助引擎: 實現意圖分析和回應引導的AI模型
語音處理整合: 語音轉文字和Speakace流暢度分析 (新增)
翻譯服務整合: Google翻譯API的無縫整合
限時系統整合: 300秒計時和結算觸發機制
訂正系統AI: 語法錯誤和表達流暢度的訂正引擎 (新增)
成就系統整合: 自動觸發獎勵機制
性能優化: 確保響應時間 < 2秒

數據來源架構 (新增基於最新規格)

預先準備的數據 (事前手動生成)

開場對話: 包含場景描述的4-8句開場對話
任務定義: 中文描述、完成範例、範例翻譯
詞彙數據: 包含翻譯、圖片、題庫等完整詞彙資料
劇情大綱: 完整的劇本背景和角色設定
獎勵設定: 關卡經驗值獎勵、寶石獎勷、訂正後獎勵數目

即時生成的數據 (關卡進行當下)

AI角色對話: 基於劇情和用戶回應的AI動態生成
用戶對話: 語音轉文字後存入資料庫
語法錯誤評估: AI即時分析每句話的語法正確性
語意合適度評估: AI評估對話的語境適應性
任務完成評估: AI判斷劇情任務的完成狀態
流暢度分析: Speakace平台分析精準度、流利度、韻律
回覆引導: AI生成的三層輔助內容
對話翻譯: Google翻譯提供的中翻英服務

詞彙檢測系統

詞彙變化形式: 資料庫儲存詞彙所有型態供模糊比對
- 例如：eat, ate, eats, eaten
即時比對機制: 每次對話結束後進行模糊比對
語境適配: 確保詞彙使用的自然性和合理性

情境對話技術架構 (新增)

劇情解析引擎: 理解和追蹤劇本任務的完成狀態
詞彙監控系統: 即時檢測指定詞彙的使用情況
雙重成功判定: 同時滿足劇情任務和詞彙要求的邏輯
時間管理核心: 精確的300秒倒數計時系統

回覆輔助技術架構

意圖識別模型: 基於context理解對方話語意圖
回應策略生成: 提供多元化的回應思路建議
範例生成算法: 根據使用者等級生成適當的回覆範例
情境適應性: 確保建議符合對話場景和文化背景

基本品質控制

準確性測試: 驗證評分結果的一致性
用戶體驗: 確保獎勵系統運作順暢
資料隱私: 基本的用戶資料保護

待完成任務

高優先級 (更新基於最新規格)

建立每句話的即時分析系統（語法、任務、詞彙三重檢測）
實現劇情任務完成狀態的AI檢測引擎
建立指定詞彙模糊比對系統（支援詞彙變化形式）
開發詞彙學習關卡系統（詞彙認識和詞彙熟悉）(新增)
實現間隔複習算法（2^複習次數的遺忘曲線計算）(新增)
開發即時成功通知機制（任務完成和詞彙使用立即反饋）
實現三維度結算評分系統（語意60+、語法0錯、流暢60+）
建立語音轉文字和中文檢測系統
整合Speakace流暢度分析（精準度、流利度、韻律）
開發回覆輔助的三層引導AI（意圖分析、思緒引導、範例生成）

中優先級

建立雙重通關條件的邏輯驗證系統 (新增)
優化時間壓力下的AI分析準確性 (新增)
設計三類輔助工具的智能推薦機制 (新增)
建立意圖分析模型的準確性測試
優化回覆範例生成的品質控制
建立評分一致性的測試機制
優化與遊戲化系統的整合
確保基本的資料隱私保護

新增功能優先級

設計劇情任務的複雜度分級系統
建立指定詞彙的學習進度追蹤
優化限時環境下的用戶體驗
設計回覆卡關的觸發時機和條件
建立輔助功能使用的數據追蹤
優化中翻英結果的情境適應性
設計輔助功能的學習成效測量

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

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