傳統的 Chatbot 多半只會根據關鍵字或意圖來回應，無法真正「理解」使用者的情緒。
而隨著人工智慧與自然語言處理技術（NLP）的進步，情感辨識（Emotion Recognition）成為提升 Chatbot 體驗的關鍵能力之一。能夠感受到「開心、難過、生氣、焦慮」的 Chatbot，不僅讓互動更自然，也能在人機溝通中建立情感連結。

情感辨識是什麼？
情感辨識（Emotion Recognition）是指讓系統從使用者輸入的文字、語音或影像中，判斷其情緒狀態，例如：
• 「我今天超開心！」 → 😄 快樂
• 「真的很煩欸…」 → 😠 憤怒
• 「不知道該怎麼辦。」 → 😢 難過／焦慮

Chatbot 的情感辨識流程

1️⃣收集輸入
使用者輸入文字或語音
「今天好累喔…」
2️⃣ NLP 處理
分析句子結構、語意與關鍵詞
辨識語氣：疲憊、消極
3️⃣ 情感分類
使用情緒分類模型（如BERT、LSTM）
分類結果：Sadness
4️⃣ 回應生成
根據情緒選擇合適語氣的回覆
「今天一定很辛苦吧，要不要休息一下？」

情感回應策略
為避免 Chatbot 顯得「假情緒」，開發者可設定不同回應策略：

情緒 / 回應風格 / 範例
😄 快樂 配合情緒、保持正向「聽起來今天很不錯呢！」
😢 難過 表達同理心 「看起來你有點低落，想聊聊嗎？」
😠 生氣 緩和情緒、避免爭辯 「我理解你的不滿，我們一起來看看怎麼解決。」
😰 焦慮 給予安撫與支持 「別太擔心，我們慢慢處理就好。」

應用案例

📌 案例：心理輔導 Chatbot
• 利用 NLP 模型偵測用戶文字情緒。
• 若系統偵測到連續的消極語句，會自動啟動輔導模式。
• 若偵測到潛在危險詞彙（如「不想活了」），則觸發人工介入警示。

✅ 成效：提升使用者安全感與滿意度。

挑戰與限制

1. 語意模糊：有些情緒難以從單句判斷，如「好啦隨便你」。
2. 文化差異：同一句話在不同文化中的情感強度不同。
3. 情緒假象：部分使用者會刻意輸入「假情緒」測試 Chatbot。
4. 隱私風險：若使用語音或影像辨識，需特別注意個資安全。