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Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

exAiChatBot-chatbot2.0-agent/scripts/handlers/emotion_detector.py

@@ -0,0 +1,169 @@
+"""
+감정 분석 모듈
+──────────────
+사용자 질문의 감정 상태를 세밀하게 분석
+"""
+
+from typing import Dict, List, Optional
+from dataclasses import dataclass
+
+
+@dataclass
+class Emotion:
+    """감정 분석 결과"""
+    primary: str  # 주요 감정: angry, frustrated, satisfied, confused, worried, neutral
+    intensity: float  # 강도: 0.0 (약함) ~ 1.0 (강함)
+    confidence: float  # 신뢰도: 0.0 ~ 1.0
+    matched_keywords: List[str]  # 매칭된 키워드
+    
+    def needs_empathy(self) -> bool:
+        """공감이 필요한 감정인지 (부정적 감정)"""
+        return self.primary in ["angry", "frustrated", "worried"]
+    
+    def is_positive(self) -> bool:
+        """긍정적 감정인지"""
+        return self.primary == "satisfied"
+    
+    def needs_clarification(self) -> bool:
+        """명확한 설명이 필요한지 (혼란)"""
+        return self.primary == "confused"
+
+
+class EmotionDetector:
+    """사용자 감정 분석기"""
+    
+    # 감정별 키워드 및 강도
+    EMOTION_PATTERNS = {
+        "angry": {
+            "keywords": {
+                # (키워드, 강도)
+                "화나": 0.9, "화남": 0.9, "분노": 1.0, "열받": 0.9,
+                "짜증": 0.7, "짜증나": 0.8, "짜증남": 0.8,
+                "불만": 0.6, "불쾌": 0.7, "기분 나쁘": 0.6,
+                "최악": 0.9, "엉망": 0.7, "터무니": 0.8,
+                "너무해": 0.8, "심각": 0.7, "문제": 0.5,
+                "불친절": 0.7, "무례": 0.8, "실망": 0.6
+            },
+            "description": "화남/분노"
+        },
+        "frustrated": {
+            "keywords": {
+                "답답": 0.8, "막막": 0.7, "곤란": 0.6,
+                "어렵": 0.5, "힘들": 0.6, "난감": 0.7,
+                "복잡": 0.5, "이해가 안": 0.6, "잘 모르": 0.5,
+                "왜 안": 0.6, "계속": 0.4, "여전": 0.5,
+                "해결이 안": 0.7, "안 되": 0.6
+            },
+            "description": "답답함/막막함"
+        },
+        "satisfied": {
+            "keywords": {
+                "감사": 0.8, "고마워": 0.8, "고맙": 0.8,
+                "좋": 0.7, "훌륭": 0.9, "최고": 0.9,
+                "도움": 0.7, "해결": 0.8, "완벽": 0.9,
+                "잘": 0.6, "쉽": 0.6, "편리": 0.7,
+                "만족": 0.9, "훌륭": 0.9
+            },
+            "description": "만족/긍정"
+        },
+        "confused": {
+            "keywords": {
+                "모르겠": 0.8, "헷갈": 0.9, "혼란": 0.9,
+                "무슨": 0.6, "뭐가": 0.6,
+                "이해가": 0.6, "뜻이": 0.5, "의미": 0.5,
+                "차이": 0.5, "구별": 0.6, "잘 안": 0.6
+            },
+            "description": "혼란/이해 부족"
+        },
+        "worried": {
+            "keywords": {
+                "걱정": 0.8, "불안": 0.9, "염려": 0.7,
+                "겁나": 0.8, "무섭": 0.7, "두렵": 0.7,
+                "조심": 0.5, "주의": 0.5, "위험": 0.6,
+                "문제가": 0.6, "괜찮": 0.5
+            },
+            "description": "걱정/불안"
+        }
+    }
+    
+    def detect(self, query: str, ts: Optional[str] = None) -> Emotion:
+        """감정 분석
+        
+        Args:
+            query: 사용자 질문
+            ts: 타임스탬프 (로깅용)
+            
+        Returns:
+            Emotion 객체
+        """
+        query_lower = query.lower().strip()
+        
+        # 빈 문자열 체크
+        if not query_lower:
+            return Emotion(
+                primary="neutral",
+                intensity=0.0,
+                confidence=1.0,
+                matched_keywords=[]
+            )
+        
+        # 각 감정별 점수 계산
+        emotion_scores = {}
+        
+        for emotion_name, config in self.EMOTION_PATTERNS.items():
+            matched = []
+            total_intensity = 0.0
+            
+            for keyword, intensity in config["keywords"].items():
+                if keyword in query_lower:
+                    matched.append(keyword)
+                    total_intensity += intensity
+            
+            if matched:
+                # 평균 강도 계산
+                avg_intensity = total_intensity / len(matched)
+                # 매칭 개수와 강도를 결합한 점수
+                score = len(matched) * avg_intensity
+                
+                emotion_scores[emotion_name] = {
+                    "score": score,
+                    "intensity": min(1.0, avg_intensity),
+                    "matched": matched
+                }
+        
+        # 매칭된 감정이 없으면 중립
+        if not emotion_scores:
+            return Emotion(
+                primary="neutral",
+                intensity=0.0,
+                confidence=1.0,
+                matched_keywords=[]
+            )
+        
+        # 가장 높은 점수의 감정 선택
+        best_emotion = max(emotion_scores.items(), key=lambda x: x[1]["score"])
+        emotion_name = best_emotion[0]
+        emotion_data = best_emotion[1]
+        
+        # 신뢰도 계산 (매칭 개수와 강도 기반)
+        confidence = min(0.95, 0.6 + (emotion_data["score"] * 0.1))
+        
+        result = Emotion(
+            primary=emotion_name,
+            intensity=emotion_data["intensity"],
+            confidence=confidence,
+            matched_keywords=emotion_data["matched"]
+        )
+        
+        if ts:
+            print(f"[EmotionDetector] {ts} 감정 분석: {result.primary} "
+                  f"(강도: {result.intensity:.2f}, 신뢰도: {result.confidence:.2f}, "
+                  f"키워드: {result.matched_keywords})")
+        
+        return result
+    
+    def get_emotion_summary(self, emotion: Emotion) -> str:
+        """감정 요약 문자열"""
+        description = self.EMOTION_PATTERNS.get(emotion.primary, {}).get("description", emotion.primary)
+        intensity_label = "강함" if emotion.intensity > 0.7 else "중간" if emotion.intensity > 0.4 else "약함"
+        return f"{description} ({intensity_label})"