Исследование модификации метода Retrieval-Augmented Generation (RAG) для эмоционального обогащения диалоговых агентов представляет актуальное направление в развитии искусственного интеллекта. Архитектура RAG, основанная на поиске информации из внешних источников, демонстрирует эффективность в генерации текста с учетом эмоционального контекста. Использование модели RuBERT-Base-ru-sentiment-RuSentiment для извлечения эмоциональных выражений и настройка гиперпараметров позволяют создать более выразительные ответы. Эксперименты подтверждают эффективность подхода, обеспечивая точное извлечение информации и настройку модели для выражения разнообразных эмоций.
Вологина Е.А. (науч. рук. Махныткина О.В.) ИССЛЕДОВАНИЕ И МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДА RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION ДЛЯ ЭМОЦИОНАЛЬНОГО ОБОГАЩЕНИЯ ДИАЛОГОВЫХ АГЕНТОВ // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/13470