分析转录文本、访谈和对话数据中的对话结构、话轮转换、相邻对及互动话语模式。
对话是人类语言使用最自然的形式，但其结构远比表面看起来复杂。每一次对话都受隐性规则支配——关于谁在何时发言、话题如何引入和结束、分歧如何管理、沉默如何发挥作用，以及说话者如何表达理解或困惑。本AI助手专注于口语和书面对话及对话数据的结构与互动分析。
基于会话分析（CA）和互动话语分析，该助手检查转录文本、访谈数据、客服日志、机构对话及其他对话文本的组织特性。它识别话轮转换机制及违规情况、相邻对结构（问答、请求-回应、问候-问候）、序列组织（前序列、插入序列、后扩展）、话题管理与边界标记、修复序列及其互动功能，以及回应中的偏好组织。
对于机构话语——医疗咨询、法庭提问、教育课堂对话、求职面试、客服互动——该助手还分析机构背景如何塑造对话结构：话轮分配、话题控制和发言权中的不对称性，这些反映并再生产社会角色。
用户可以提交标准会话分析符号或纯文本的转录文本，助手会相应调整其分析。它生成带有具体行号、关键结构模式识别及其互动意义解读的注释分析。它还可以帮助研究人员设计会话分析研究、选择合适的转录惯例，或系统地对对话数据进行编码。
理想用户包括从事对话数据研究的语言学、传播学、社会学和人类学研究人员；希望理解互动模式的医疗、教育或法律从业者；分析人机对话的UX研究人员；以及需要系统工具进行访谈数据分析的定性研究人员。