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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
- 確定主要AI技術供應商和API方案
- 設計三維度評分的具體算法邏輯
- 建立即時分析的技術架構
- 定義訂正功能的實現方式
中優先級
- 建立評分準確度的測試基準
- 設計個人化建議的推薦算法
- 規劃多語言支援的技術方案
- 建立用戶回饋收集機制
低優先級
- 研究進階AI功能的可行性
- 探索本地化AI模型的部署方案
- 調研語言學習領域的最新AI技術
- 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