ao-labs-123/Layered-Communication-Framework

# Layered Communication Framework ## 概要 Layered Communication Framework は、人間の発話を「多層構造」として捉えるための軽量ルールベースモデルである。 本フレームワークは、コミュニケーションを単一の意図や感情としてではなく、複数の構造軸が同時に重なり合う現象としてモデル化する。 深層学習や大規模コーパスに依存せず、最小限の語彙・ルール設計によって、人間的発話の構造的多層性を把握することを目的とする。 ## 理論的背景 多くの言語分析は、発話を単一の分類カテゴリに帰属させる傾向がある。しかし実際の人間的コミュニケーションは、 - 行き違い - 評価 - 判断の委譲 といった構造が同時に存在しうる多層現象である。 本フレームワークは、発話を三つの構造軸に分解し、それぞれの強度をスコア化することで、構造の共存状態を可視化する。 目的は精度競争ではなく、「構造把握能力」の提示にある。 ## 構造軸 ### A：行き違い構造（Misalignment） - 依頼と実行の不一致 - 参照対象のズレ - 期待と解釈の不一致 日常的なコミュニケーションの摩擦を構造として検出する。 ### B：評価構造（Evaluation） - 状況評価 - 人物評価 - 態度トリガーを伴う強評価 評価語彙および態度指標に基づき、発話の評価的レイヤーを抽出する。 ### C：判断委ね構造（Delegated Judgment） - 立場依存型（任せる・あなた次第） - 暗黙ルール型（普通・流れ） - 責任条件型（〜ならする） - 配慮依存型（よければ・可能なら） 判断や責任の所在がどこに置かれているかを構造的に検出する。 ## 多層スコアリング 各発話は以下のスコアを持つ： - A_score - B_score - C_score スコアは 0〜1 に正規化される。 ### 多層判定 最大スコアを基準とし、相対閾値 0.6 を用いる： active_axis if score >= max_score × 0.6 これにより、 - 単層型（single） - 二層型（dual） - 三層型（triple） を判定する。 ### バランス指数 三軸の標準偏差を balance_index として算出する。 - 低い値：均衡的発話 - 高い値：偏重型発話 これにより、人間的発話の構造的偏りを定量化する。 ## 入出力例 ### 入力 よければ確認お願いします ### 出力 A_score: 0.2 B_score: 0.3 C_score: 0.7 active_axes: [‘B’, ‘C’] structure_type: dual balance_index: 0.21 ## リポジトリ構成 src/layered_communication/ lexicon/ rules/ scoring/ analyzer.py data/ demo_input.csv demo_output.csv ## 本フレームワークの位置づけ 本プロジェクトは高精度分類器ではない。 目的は、 - 軽量な設計 - 透明なルール - 高い構造把握能力 を両立させることである。 人間らしさを「意味」ではなく「構造の重なり」として捉える試みである。 ## 今後の展開 - コーパスを用いた多層出現率分析 - 構造クラスタリング - 他言語への拡張 - AI生成文との構造比較

标签：交流框架, 交流模式分析, 人机交互, 判断委派分析, 可解释AI, 基于规则的模型, 多层结构建模, 多层评分系统, 文本结构分析, 社会计算, 结构化语言分析, 规则基础检测, 计算语言学, 评估分析, 语言工程, 语言模式识别, 误解检测, 轻量级框架, 逆向工具