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# AI 對話分析算法規格
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## 概述
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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。
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## 核心評分維度
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### 1. 語法評分 (Grammar Score)
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**目標**: 評估用戶對話的語法正確性
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#### 評分標準 (0-100分)
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- [ ] **基礎語法** (40分)
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- 主詞動詞一致性
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- 時態使用正確性
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- 詞序結構正確性
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- [ ] **進階語法** (35分)
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- 複句結構使用
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- 介系詞使用準確性
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- 語法變化形式正確性
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- [ ] **高級語法** (25分)
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- 複雜句型運用
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- 條件句、被動語態等
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- 語法多樣性展現
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#### 實現技術方案
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- [ ] **技術選擇**: 待決定 (GPT-4/Claude/自建模型)
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- [ ] **API整合方式**: 待定義
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- [ ] **錯誤分類系統**: 待建立
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- [ ] **即時分析響應時間**: 目標 < 2秒
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### 2. 語意評分 (Semantic Score)
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**目標**: 評估對話內容的語意適切性和情境理解
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#### 評分標準 (0-100分)
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- [ ] **情境理解** (45分)
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- 場景適應性
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- 對話目標達成度
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- 上下文連貫性
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- [ ] **詞彙選擇** (35分)
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- 詞彙準確性
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- 語域適當性
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- 表達豐富度
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- [ ] **邏輯性** (20分)
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- 推理合理性
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- 回應關聯性
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- 論述完整性
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#### 實現技術方案
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- [ ] **語意理解模型**: 待選擇
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- [ ] **情境知識庫**: 待建立
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- [ ] **評分權重配置**: 待調整
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- [ ] **多語言支援策略**: 待規劃
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### 3. 流暢度評分 (Fluency Score)
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**目標**: 評估對話的自然度和表達流暢性
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#### 評分標準 (0-100分)
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- [ ] **表達自然度** (40分)
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- 語言節奏感
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- 慣用表達使用
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- 母語使用習慣
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- [ ] **對話連接** (35分)
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- 轉接詞使用
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- 對話銜接流暢性
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- 互動反應適時性
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- [ ] **整體表現** (25分)
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- 整段對話完整性
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- 表達信心度
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- 溝通效果達成
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#### 實現技術方案
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- [ ] **流暢度檢測算法**: 待開發
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- [ ] **對話品質指標**: 待定義
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- [ ] **即時反饋機制**: 待設計
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- [ ] **學習進度追蹤**: 待實現
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## AI 對話訂正功能
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### 訂正類型
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- [ ] **語法訂正**: 直接糾錯並提供正確表達
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- [ ] **語意優化**: 建議更貼切的表達方式
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- [ ] **流暢度改善**: 提供更自然的表達替代方案
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- [ ] **文化適應性**: 符合目標語言文化的表達建議
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### 訂正展示方式
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- [ ] **即時高亮**: 標示問題部分
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- [ ] **建議面板**: 顯示改進方案
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- [ ] **解釋說明**: 提供訂正原因
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- [ ] **學習建議**: 相關學習資源推薦
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### 技術實現細節
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- [ ] **訂正算法選擇**: 待決定
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- [ ] **多層次訂正邏輯**: 待設計
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- [ ] **用戶接受度追蹤**: 待建立
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- [ ] **訂正準確度評估**: 待實現
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## 即時分析與回覆建議
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### 分析觸發機制
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- [ ] **即時觸發**: 用戶輸入完成後立即分析
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- [ ] **按需觸發**: 用戶主動請求分析
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- [ ] **階段性觸發**: 對話段落結束後分析
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- [ ] **綜合評估**: 整次對話結束後完整分析
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### 回覆建議系統
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- [ ] **情境適應建議**: 基於場景的回覆選項
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- [ ] **難度分級建議**: 符合用戶程度的表達方式
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- [ ] **個人化建議**: 基於學習記錄的客製化建議
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- [ ] **文化脈絡建議**: 考量文化背景的表達建議
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### 建議展示格式
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- [ ] **候選回覆**: 3-5個建議回覆選項
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- [ ] **難度標示**: 標明建議的語言難度等級
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- [ ] **使用情境**: 說明適用場合和語境
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- [ ] **學習重點**: 強調該建議的學習價值
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## 技術架構設計
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### AI 模型整合
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- [ ] **主要AI服務商**: 待選擇 (OpenAI/Anthropic/Google/其他)
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- [ ] **備用方案**: 多供應商容錯機制
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- [ ] **本地化處理**: 敏感資料保護方案
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- [ ] **成本控制**: API使用量管理策略
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### 效能優化
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- [ ] **響應時間**: 目標全流程 < 3秒
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- [ ] **並發處理**: 支援多用戶同時分析
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- [ ] **快取策略**: 常見分析結果快取
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- [ ] **負載平衡**: 分散式處理架構
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### 資料隱私
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- [ ] **用戶對話保護**: 資料加密和存取控制
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- [ ] **AI訓練資料**: 不使用用戶資料訓練
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- [ ] **資料保留政策**: 對話記錄管理規則
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- [ ] **合規要求**: GDPR等隱私法規遵循
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## 評估與優化
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### 算法效果評估
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- [ ] **準確度指標**: 各維度評分準確性測量
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- [ ] **用戶滿意度**: 評分結果接受度調查
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- [ ] **學習效果**: 長期學習成效追蹤
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- [ ] **對比實驗**: A/B測試不同算法方案
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### 持續優化機制
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- [ ] **模型微調**: 基於用戶回饋調整算法
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- [ ] **權重優化**: 動態調整各維度評分權重
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- [ ] **新功能實驗**: 漸進式功能測試上線
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- [ ] **效能監控**: 系統性能持續監測
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## 待完成任務
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### 高優先級
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1. [ ] 確定主要AI技術供應商和API方案
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2. [ ] 設計三維度評分的具體算法邏輯
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3. [ ] 建立即時分析的技術架構
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4. [ ] 定義訂正功能的實現方式
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### 中優先級
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1. [ ] 建立評分準確度的測試基準
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2. [ ] 設計個人化建議的推薦算法
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3. [ ] 規劃多語言支援的技術方案
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4. [ ] 建立用戶回饋收集機制
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### 低優先級
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1. [ ] 研究進階AI功能的可行性
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2. [ ] 探索本地化AI模型的部署方案
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3. [ ] 調研語言學習領域的最新AI技術
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4. [ ] 建立與學術機構的合作評估機制
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**最後更新**: 2024年9月5日
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**負責人**: 待分配
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**審查週期**: 每兩週檢討一次 |