Macbook
4b86b2a660
- server-dev start/stop/deploy 및 Gitea push 자동 배포 - local-dev 로컬 개발 환경 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
170 lines
6.0 KiB
Python
170 lines
6.0 KiB
Python
"""
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감정 분석 모듈
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──────────────
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사용자 질문의 감정 상태를 세밀하게 분석
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"""
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from typing import Dict, List, Optional
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from dataclasses import dataclass
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@dataclass
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class Emotion:
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"""감정 분석 결과"""
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primary: str # 주요 감정: angry, frustrated, satisfied, confused, worried, neutral
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intensity: float # 강도: 0.0 (약함) ~ 1.0 (강함)
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confidence: float # 신뢰도: 0.0 ~ 1.0
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matched_keywords: List[str] # 매칭된 키워드
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def needs_empathy(self) -> bool:
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"""공감이 필요한 감정인지 (부정적 감정)"""
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return self.primary in ["angry", "frustrated", "worried"]
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def is_positive(self) -> bool:
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"""긍정적 감정인지"""
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return self.primary == "satisfied"
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def needs_clarification(self) -> bool:
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"""명확한 설명이 필요한지 (혼란)"""
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return self.primary == "confused"
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class EmotionDetector:
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"""사용자 감정 분석기"""
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# 감정별 키워드 및 강도
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EMOTION_PATTERNS = {
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"angry": {
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"keywords": {
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# (키워드, 강도)
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"화나": 0.9, "화남": 0.9, "분노": 1.0, "열받": 0.9,
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"짜증": 0.7, "짜증나": 0.8, "짜증남": 0.8,
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"불만": 0.6, "불쾌": 0.7, "기분 나쁘": 0.6,
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|
"최악": 0.9, "엉망": 0.7, "터무니": 0.8,
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|
"너무해": 0.8, "심각": 0.7, "문제": 0.5,
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|
"불친절": 0.7, "무례": 0.8, "실망": 0.6
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},
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"description": "화남/분노"
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},
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"frustrated": {
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"keywords": {
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|
"답답": 0.8, "막막": 0.7, "곤란": 0.6,
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|
"어렵": 0.5, "힘들": 0.6, "난감": 0.7,
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|
"복잡": 0.5, "이해가 안": 0.6, "잘 모르": 0.5,
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|
"왜 안": 0.6, "계속": 0.4, "여전": 0.5,
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"해결이 안": 0.7, "안 되": 0.6
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},
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"description": "답답함/막막함"
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},
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"satisfied": {
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"keywords": {
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|
"감사": 0.8, "고마워": 0.8, "고맙": 0.8,
|
|
"좋": 0.7, "훌륭": 0.9, "최고": 0.9,
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|
"도움": 0.7, "해결": 0.8, "완벽": 0.9,
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|
"잘": 0.6, "쉽": 0.6, "편리": 0.7,
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|
"만족": 0.9, "훌륭": 0.9
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},
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"description": "만족/긍정"
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|
},
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"confused": {
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|
"keywords": {
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"모르겠": 0.8, "헷갈": 0.9, "혼란": 0.9,
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|
"무슨": 0.6, "뭐가": 0.6,
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|
"이해가": 0.6, "뜻이": 0.5, "의미": 0.5,
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|
"차이": 0.5, "구별": 0.6, "잘 안": 0.6
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},
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"description": "혼란/이해 부족"
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},
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"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
|
|
},
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|
"description": "걱정/불안"
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}
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}
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def detect(self, query: str, ts: Optional[str] = None) -> Emotion:
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"""감정 분석
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Args:
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query: 사용자 질문
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ts: 타임스탬프 (로깅용)
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Returns:
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Emotion 객체
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"""
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query_lower = query.lower().strip()
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# 빈 문자열 체크
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if not query_lower:
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return Emotion(
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primary="neutral",
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intensity=0.0,
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confidence=1.0,
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matched_keywords=[]
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)
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# 각 감정별 점수 계산
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emotion_scores = {}
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for emotion_name, config in self.EMOTION_PATTERNS.items():
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matched = []
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total_intensity = 0.0
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|
for keyword, intensity in config["keywords"].items():
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if keyword in query_lower:
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matched.append(keyword)
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|
total_intensity += intensity
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if matched:
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# 평균 강도 계산
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avg_intensity = total_intensity / len(matched)
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# 매칭 개수와 강도를 결합한 점수
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score = len(matched) * avg_intensity
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emotion_scores[emotion_name] = {
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"score": score,
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|
"intensity": min(1.0, avg_intensity),
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|
"matched": matched
|
|
}
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# 매칭된 감정이 없으면 중립
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if not emotion_scores:
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|
return Emotion(
|
|
primary="neutral",
|
|
intensity=0.0,
|
|
confidence=1.0,
|
|
matched_keywords=[]
|
|
)
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# 가장 높은 점수의 감정 선택
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best_emotion = max(emotion_scores.items(), key=lambda x: x[1]["score"])
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emotion_name = best_emotion[0]
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emotion_data = best_emotion[1]
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# 신뢰도 계산 (매칭 개수와 강도 기반)
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confidence = min(0.95, 0.6 + (emotion_data["score"] * 0.1))
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result = Emotion(
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primary=emotion_name,
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|
intensity=emotion_data["intensity"],
|
|
confidence=confidence,
|
|
matched_keywords=emotion_data["matched"]
|
|
)
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if ts:
|
|
print(f"[EmotionDetector] {ts} 감정 분석: {result.primary} "
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f"(강도: {result.intensity:.2f}, 신뢰도: {result.confidence:.2f}, "
|
|
f"키워드: {result.matched_keywords})")
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return result
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def get_emotion_summary(self, emotion: Emotion) -> str:
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"""감정 요약 문자열"""
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|
description = self.EMOTION_PATTERNS.get(emotion.primary, {}).get("description", emotion.primary)
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|
intensity_label = "강함" if emotion.intensity > 0.7 else "중간" if emotion.intensity > 0.4 else "약함"
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|
return f"{description} ({intensity_label})"
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