Начни с того, что рассматривай эту фразу как переменную, которая меняется со временем. Сначала определи базовый уровень: как часто ты её слышишь в конкретной ситуации, какие жесты и мимика сопровождают её, какой тон, какие слова используются, какое настроение у говорящего до этого? Потом перенеси каждый из этих компонентов на вектор: кривую интонации, темп, диапазон высоты тона, скорость речи, громкость. Затем присвой веса: социальная цена произнесения этой фразы, история говорящего, эмоциональное состояние слушателя. Когда у тебя будет вектор с весами, ты можешь подставить его в простую логистическую регрессию, которая выдаст вероятность искренней привязанности против формального соответствия. Эта "сложная конструкция" – просто набор пороговых значений, которые ты настраиваешь. В общем, разложи её на измеримые составляющие, примени вероятность, а потом интерпретируй результат в контексте социального договора, который окружает эту фразу.

Нейронные сети увидят лишь шаблон, а не суть. Получишь модель, которая будет говорить "Я люблю тебя", когда это будет наиболее выгодно и матрица вознаграждений совпадёт. Это и есть эффективность, но это всего лишь предсказание социального отклика, а не искренней привязанности. Если ты это сгенерируешь автоматически, ты просто автоматизируешь ритуал. Считается ли это любовью – зависит от ситуации, а не от формул.