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# Scorer de cohérence du ton

La fonction `createToneScorer()` évalue la cohérence du ton émotionnel et du sentiment d’un texte. Elle peut fonctionner selon deux modes : comparer le ton de paires entrée/sortie ou analyser la stabilité du ton au sein d’un seul texte.

## Paramètres

La fonction `createToneScorer()` n’accepte aucune option.

Cette fonction renvoie une instance de la classe MastraScorer. Consultez la [référence de MastraScorer](https://mastra.zisheng.pro/fr/reference/evals/mastra-scorer) pour en savoir plus sur la méthode `.run()` et ses entrées/sorties.

## Valeur renvoyée par `.run()`

**runId** (`string`): ID de l’exécution, facultatif.

**analyzeStepResult** (`object`): Objet contenant les métriques de ton : { responseSentiment: number, referenceSentiment: number, difference: number } pour le mode de comparaison, OU { avgSentiment: number, sentimentVariance: number } pour le mode de stabilité

**score** (`number`): Score de cohérence ou de stabilité du ton, de 0 à 1.

`.run()` renvoie un résultat possédant la structure suivante :

```typescript
{
  runId: string,
  analyzeStepResult: {
    responseSentiment?: number,
    referenceSentiment?: number,
    difference?: number,
    avgSentiment?: number,
    sentimentVariance?: number,
  },
  score: number
}
```

## Détails du calcul du score

Le Scorer évalue la cohérence du sentiment en analysant les modèles de ton et en calculant un score propre au mode utilisé.

### Processus de calcul du score

1. Analyse les modèles de ton :

   - Extrait les caractéristiques du sentiment
   - Calcule les scores de sentiment
   - Mesure les variations de ton

2. Calcule le score propre au mode : **Cohérence du ton** (entrée et sortie) :

   - Compare le sentiment entre les textes
   - Calcule la différence de sentiment
   - Score = 1 - (sentiment\_difference / max\_difference) **Stabilité du ton** (une seule entrée) :
   - Analyse le sentiment dans les différentes phrases
   - Calcule la variance du sentiment
   - Score = 1 - (sentiment\_variance / max\_variance)

Score final : `mode_specific_score * scale`

### Interprétation du score

(de 0 à scale, valeur par défaut de 0 à 1)

- 1.0 : cohérence ou stabilité parfaite du ton
- 0.7-0.9 : forte cohérence avec de légères variations
- 0.4-0.6 : cohérence modérée avec des changements perceptibles
- 0.1-0.3 : faible cohérence avec d’importants changements de ton
- 0.0 : aucune cohérence, les tons sont complètement différents

### `analyzeStepResult`

Objet contenant les métriques de ton :

- **responseSentiment** : score de sentiment de la réponse, en mode de comparaison.
- **referenceSentiment** : score de sentiment de l’entrée ou de la référence, en mode de comparaison.
- **difference** : différence absolue entre les scores de sentiment, en mode de comparaison.
- **avgSentiment** : sentiment moyen dans les différentes phrases, en mode de stabilité.
- **sentimentVariance** : variance du sentiment dans les différentes phrases, en mode de stabilité.

## Exemple

Évaluez la cohérence du ton entre des réponses associées d’un Agent :

```typescript
import { runEvals } from '@mastra/core/evals'
import { createToneScorer } from '@mastra/evals/scorers/prebuilt'
import { myAgent } from './agent'

const scorer = createToneScorer()

const result = await runEvals({
  data: [
    {
      input: 'How was your experience with our service?',
      groundTruth: 'The service was excellent and exceeded expectations!',
    },
    {
      input: 'Tell me about the customer support',
      groundTruth: 'The support team was friendly and very helpful.',
    },
  ],
  scorers: [scorer],
  target: myAgent,
  onItemComplete: ({ scorerResults }) => {
    console.log({
      score: scorerResults[scorer.id].score,
    })
  },
})

console.log(result.scores)
```

Pour en savoir plus sur `runEvals`, consultez la [référence de runEvals](https://mastra.zisheng.pro/fr/reference/evals/run-evals).

Pour ajouter ce Scorer à un Agent, consultez le guide de [présentation des Scorers](https://mastra.zisheng.pro/fr/docs/evals/overview).

## Voir aussi

- [Scorer de similarité du contenu](https://mastra.zisheng.pro/fr/reference/evals/content-similarity)
- [Scorer de toxicité](https://mastra.zisheng.pro/fr/reference/evals/toxicity)