ВИРТУАЛДЫ КЕЙІПКЕРДІҢ НАҚТЫ УАҚЫТ РЕЖИМІНДЕ АУДИТОРИЯМЕН ИНТЕРАКТИВТІ ӘРЕКЕТТЕСУІНЕ АРНАЛҒАН ТАБИҒИ ТІЛДІ ӨҢДЕУ АЛГОРИТМДЕРІ МЕН ӘДІСТЕРІН ЗЕРТТЕУ ЖӘНЕ ЖҮЗЕГЕ АСЫРУ
Аннотации
Бұл тезис қазіргі трансформерлік NLP-модельдерді (BERT, GPT және т.б.) нақты уақыт
режімінде жұмыс істейтін интерактивті виртуалды кейіпкерлерді құруда қолданудың тиімділігін
зерттейді. Жұмыс аясында нейро-бұлыңғырлық, SVM және бейімделмелі контент генерациясы
үйлесімі арқылы күрделі эмоциялар мен екіұшты контексттерді өңдеудің дәлдігі мен
тұрақтылығын арттыру мәселелері қарастырылады. Сондай-ақ, есептеу ресурстарын
оңтайландыру және әлеуметтік-этикалық аспектілер талданады.