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# 語用分析系統規格 (Pragmatic Analysis System)
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## 概述
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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。
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**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。
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## 六維語用標準
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### 1. 😊 日常寒暄 (Small Talk)
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- **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
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- **用途**:
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- 建立對話氛圍與人際連結
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- 作為開場、轉場或緩和氣氛的策略
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- 在客服或 AI 助手中，用來提升「人性化」感
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### 2. 🌀 間接表達 (Indirectness)
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- **定義**: 透過暗示、委婉語或迂迴方式表達意圖，避免直接衝突
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- **用途**:
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- 避免冒犯，維持人際和諧
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- 展現禮貌或文化上的尊重
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- 在跨文化溝通中，辨識不同社會的表達習慣
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### 3. 🤔 填充語 (Fillers)
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- **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
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- **用途**:
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- 提示對方「話還沒說完」
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- 增加口語自然度（模擬真實對話）
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- 作為語音辨識或對話系統的特徵，用於偵測自然口語
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### 4. 🙆 同理回應 (Backchanneling)
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- **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
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- **用途**:
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- 提供傾聽與理解的訊號，維持互動流暢
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- 增強情感支持與共鳴
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- 在對話系統中，提升使用者「被理解」的感受
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### 5. 🤷 模糊語 (Hedging)
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- **定義**: 降低語氣確定性，避免過度斷言的語言策略
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- **用途**:
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- 顯示謹慎，降低爭議風險
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- 表達禮貌，避免武斷或冒犯
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- 在學術或專業語境中，用來維持客觀或彈性
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### 6. 🐉 文化慣用語 (Idioms)
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- **定義**: 文化群體中固定的表達方式，通常無法逐字翻譯
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- **用途**:
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- 增加語言的自然性與文化深度
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- 強化群體認同感
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- 作為語言學習與跨文化理解的重要素材
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## 語用評分範例
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--- Dialogue
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👨(Client)：How is Mr. Davies feeling about our upcoming meeting?
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👨(Business Professional)：Wow, you know what he is very anxious to meet you
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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....
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👨(Client)：Anxious, you say? That's good to hear. I'm looking forward to it as well.
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--- Overall Comment
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【分數】：✅ 通過
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【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。
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【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。
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--- Intent Achievement Evaluation
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🌍 Scenario：
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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.
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🎯 Intent：
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Inform about someone's eagerness to meet.
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🎯 是否實踐意圖：
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【分數】：Yes
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【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。
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【建議】：意圖已完全達成，表現良好，無需改進。
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--- Pragmatic Evaluation
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😊 日常寒暄 (Small Talk)
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【分數】：4分
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【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。
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【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."
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🌀 間接表達 (Indirectness)
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【分數】：0分
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【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。
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【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."
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🤔 填充語 (Fillers)
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【分數】：0分
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【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。
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【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."
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🙆 同理回應 (Backchanneling)
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【分數】：5分
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【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。
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【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。
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🤷 模糊語 (Hedging)
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【分數】：2分
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【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。
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【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."
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🐉 文化慣用語 (Idioms)
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【分數】：0分
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【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。
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【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
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### 分析引擎
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- [ ] **即時分析**: 用戶說出的每句話都進行即時語用判斷
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- [ ] **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
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- [ ] **情境適應性**: 根據對話場景調整語用評估標準
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- [ ] **文化背景考量**: 辨識不同文化的表達習慣和語用規範
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### 意圖分析系統
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- [ ] **情境識別**: 自動識別對話的情境和背景
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- [ ] **意圖解析**: 分析對話雙方的溝通意圖
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- [ ] **完成度評估**: 判斷意圖是否成功傳達和達成
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- [ ] **改善建議**: 提供具體的溝通改善方向
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### 輸出格式
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- [ ] **整體評論**: 通過/不通過 + 綜合評論和建議
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- [ ] **意圖達成評估**: 情境分析 + 意圖識別 + 完成狀態
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- [ ] **六維詳細分析**: 每維度的評分、評論和具體改善建議
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- [ ] **實用建議**: 提供可行的替代表達方式和溝通策略
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## 應用場景
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### 情境對話訓練
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- 對話結束後提供語用建議
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- 幫助用戶理解不同語用策略的使用時機
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### 回覆輔助系統
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- 分析對方話語的意圖
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- 提供合適的回應策略建議
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### 學習反饋系統
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- 識別用戶的語用弱點
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- 提供個性化的學習建議
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### 文化理解教學
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- 解釋不同文化背景下的語用差異
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- 培養跨文化溝通能力
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## 品質控制
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### 分析準確性
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- [ ] **語境理解測試**: 驗證系統對不同情境的識別能力
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- [ ] **文化適應性**: 確保建議符合目標文化的語用規範
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- [ ] **建議實用性**: 測試建議的可操作性和有效性
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### 用戶體驗
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- [ ] **建議清晰度**: 確保語用建議易於理解和實施
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- [ ] **個性化程度**: 根據用戶水平調整建議的深度和複雜度
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- [ ] **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
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**版本**: 1.0 - 初版：從AI算法規格中獨立模組化
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**維護者**: Drama Ling 開發團隊 |