Кублій, Лариса ІванівнаВасильцов, Кирило Дмитрович2025-01-212025-01-212024Васильцов, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72093Сучасна 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.128 с.ukігрові агентиNLPтрансформерні моделіемоційний аналізперсоналізаціяgame agentstransformer modelsemotion analysispersonalizationMaster Thesis