Аннотация: Исследованы аспект выявления психологического портрета респондента и генерация отношения к нему социальным агентом на основе анализа тональности диалога. Рассмотрены принципы генерации отношения социального агента к респонденту и изменение его эмоционального настроя на протяжении общения. Реализация поставленной задачи осуществлена с помощью языка программирования Python и работы с реальными данными. Проведенный анализ алгоритмов классификации, основанных на подходах машинного обучения, подтвердил практическую значимость работы.

Аннотация:

 

Исследована способность больших языковых моделей выявлять в русскоязычных диалогах последовательности приветствий и прощаний и определять их точные прагматические границы. Рассмотрены YandexGPT 5.1 Pro, GigaChat 2 Max и GPT-5 с целью: классификации диалогов по наличию указанных последовательностей и извлечении отдельных высказываний с учетом их интенциональных границ. На материале 216-ти диалогов из «Мультимедийного корпуса речевого этикета русского языка» проведен эксперимент, позволивший учесть широкий коммуникативный и социальный контекст взаимодействия. GPT-5 продемонстрировал наиболее высокое качество классификации на уровне диалога, тогда как YandexGPT и GigaChat достигли почти идеальной точности за счет консервативных стратегий. При извлечении точных границ качество всех моделей заметно снижается. Анализ ошибок показал, что модели систематически включают лишние контекстуальные невербальные действия и пропускают нестандартные маркеры: жесты, формы обращения, дискурсивные маркеры и импликатуры, указывающие на будущий контакт. Представлены актуализированное описание корпуса, его веб-интерфейс, а также возможности формирования диагностических подкорпусов и бенчмарков. Полученные результаты подчеркивают необходимость более точного учета структуры дискурса и контекстуальной вариативности повседневного общения.