Моделі обробки природної мови для розпізнавання емоційного стану гравців при реалізації ігрових агентів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКублій, Лариса Іванівна
dc.contributor.authorВасильцов, Кирило Дмитрович
dc.date.accessioned2025-01-21T14:35:06Z
dc.date.available2025-01-21T14:35:06Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractСучасна індустрія відеоігор демонструє стрімкий розвиток, де особлива увага приділяється інтерактивним середовищам, які враховують емоційний стан гравців. Адаптивні ігрові агенти є важливим елементом у створенні ігор нового покоління, оскільки вони забезпечують персоналізовану взаємодію з користувачами. Більшість сучасних ігор обмежуються заздалегідь запрограмованими реакціями персонажів, які не враховують динамічні зміни емоційного контексту. Це створює потребу в нових рішеннях, здатних аналізувати текстові повідомлення гравців у реальному часі та адаптувати поведінку персонажів відповідно до емоційного стану користувача. Значущість теми дослідження обумовлена зростаючим попитом на інтерактивні ігри, які забезпечують глибший рівень занурення завдяки врахуванню емоційного контексту. Використання сучасних методів обробки природної мови (NLP), зокрема моделей трансформерів, таких як BERT, відкриває можливості для створення ігрових агентів нового покоління. Ці агенти здатні аналізувати текстові повідомлення, визначати емоційний стан гравців і відповідно змінювати свою поведінку, що значно підвищує рівень залучення гравців у ігровий процес. Мета роботи полягає в розробці інтерактивної системи для аналізу емоційного стану гравців на основі текстових повідомлень з використанням моделей NLP і адаптації поведінки ігрових агентів у реальному часі. Завдання дослідження: — провести аналіз наявних методів і систем розпізнавання емоцій; — розробити алгоритми та архітектуру системи; — провести тренування моделі; — інтегрувати ігрового агента на основі штучного інтелекту; — реалізувати користувацький інтерфейс; — провести тестування та налагодження системи. Об’єктом дослідження є процес інтерактивної взаємодії між гравцями та ігровими агентам Предметом дослідження є застосування методів обробки природної мови для аналізу емоційного стану користувачів у текстових повідомленнях. Методи дослідження включають машинне навчання, моделювання емоційного стану на основі тексту, інтеграцію NLP-моделей в ігрові системи, а також тестування прототипу системи. Практичне значення отриманих результатів полягає в можливості впровадження розробленої системи в ігрову індустрію, що забезпечить персоналізовану взаємодію з гравцями, підвищить інтерактивність і створить нові можливості для емоційно насиченого ігрового досвіду. Апробація результатів дослідження. Основні положення роботи представлено на VII Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції молодих вчених та студентів «Сучасні інформаційні системи та технології» (ХНТУ, 29 листопада 2024 року). Робота складається зі вступу, п’яти розділів, загальних висновків, списку використаних джерел і додатків. Загальний обсяг роботи становить 128 сторінок, включає 22 таблиці, 15 рисунків і 49 джерел літератури.
dc.description.abstractotherThe modern video game industry is experiencing rapid development, with particular attention given to interactive environments that account for players’ emotional states. Adaptive game agents play a crucial role in creating next-generation games as they enable personalized interaction with users. Most contemporary games are limited to predefined character responses that do not account for dynamic changes in the emotional context. This creates a need for new solutions capable of analyzing players’ text messages in real time and adapting character behavior based on the user’s emotional state. The significance of this research topic is driven by the growing demand for interactive games that provide a deeper level of immersion by incorporating emotional context. The use of modern natural language processing (NLP) methods, including transformer models such as BERT, opens up opportunities for creating next-generation game agents. These agents can analyze text messages, determine players’ emotional states, and adjust their behavior accordingly, significantly enhancing player engagement in the gaming process. Objective of the work is to develop an interactive system for analyzing players’ emotional states based on text messages using NLP models and adapting the behavior of game agents in real time. Research tasks: — conduct an analysis of existing methods and systems for emotion recognition; — develop algorithms and system architecture; — train the model; — integrate a game agent using artificial intelligence; — implement a user interface; — conduct testing and system debugging. The object of the study is the process of interactive interaction between players and game agents. The subject of the study is the application of natural language processing methods to analyze users’ emotional states in text messages. The research methods include machine learning, modeling emotional states based on text, integrating NLP models into gaming systems, and testing the system prototype. The practical significance of the obtained results lies in the possibility of implementing the developed system in the gaming industry, providing personalized interaction with players, enhancing interactivity, and creating new opportunities for emotionally rich gaming experiences. Approbation of research results. Research findings were presented at the VII All-Ukrainian Scientific and Practical Internet Conference for Young Scientists and Students, «Modern Information Systems and Technologies.» The structure of the work includes an introduction, five chapters, general conclusions, a list of references, and appendices. The total work volume is 128 pages, including 22 tables, 15 figures, and 49 sources of literature.
dc.format.extent128 с.
dc.identifier.citationВасильцов, К. Д. Моделі обробки природної мови для розпізнавання емоційного стану гравців при реалізації ігрових агентів : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Васильцов Кирило Дмитрович. – Київ, 2024. – 128 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72093
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectігрові агенти
dc.subjectNLP
dc.subjectтрансформерні моделі
dc.subjectемоційний аналіз
dc.subjectперсоналізація
dc.subjectgame agents
dc.subjecttransformer models
dc.subjectemotion analysis
dc.subjectpersonalization
dc.titleМоделі обробки природної мови для розпізнавання емоційного стану гравців при реалізації ігрових агентів
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Vasiltsov_magistr.pdf
Розмір:
1.98 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ЦТЕ)
Магістерські роботи