В статье представлены результаты применения нейросетевых моделей в задаче автоматического определения типов фрустрационных реакций в текстах сетевых дискуссий. Разработан корпус русскоязычных текстов с разметкой различных типов реакций на фрустрацию на основе типологии С. Розенцвейга. Рассмотрены два подхода к классификации текстов по типам реагирования: первый – последовательное определение наличия фрустрации, ее направления и типа реагирования, второй – одновременное определение всех типов реагирования. Эксперименты с нейросетевыми моделями на основе архитектуры «трансформер» и современными Большими Языковыми Моделями показали преимущество и эффективность второго подхода. Результаты демонстрируют, что используемые модели способны эффективно моделировать работу психодиагноста с речевыми проявлениями фрустрации.
Читать статью в сборнике трудов конференции на сайте РАИИ (PDF): https://raai.org/nextcloud/s/mj2Wr9GoBbcbMAq?dir=undefined&openfile=7856
Читать первый том сборника трудов конференции на сайте РАИИ (PDF): https://raai.org/nextcloud/s/mj2Wr9GoBbcbMAq?dir=undefined&openfile=9287
Смотреть видео презентации в архиве РАИИ (08102025): https://raai.org/conference/34
Киреев Д. А., Кузнецова Ю. М., Чудова Н. В., Чуганская А. А., Смирнов И. В. Извлечение из текста фрустрационных реакций с помощью нейросетевых подходов // Двадцать вторая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием, КИИ-2025 (Санкт-Петербург, 6–10 октября 2025 г.). Труды конференции. В 3-х томах. Т. 1. — СПб: Изд-во СПб ФИЦ РАН, 2025. — С. 240–250.