ВИРТУАЛДЫ КЕЙІПКЕРДІҢ НАҚТЫ УАҚЫТ РЕЖИМІНДЕ АУДИТОРИЯМЕН ИНТЕРАКТИВТІ ӘРЕКЕТТЕСУІНЕ АРНАЛҒАН ТАБИҒИ ТІЛДІ ӨҢДЕУ АЛГОРИТМДЕРІ МЕН ӘДІСТЕРІН ЗЕРТТЕУ ЖӘНЕ ЖҮЗЕГЕ АСЫРУ

Abstract

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.