Эмоциональный интеллект в диалоговых системах: методы, модели и оптимизация

Постановка проблемы. Современные диалоговые системы требуют реализации эмоционального интеллекта (EI) для повышения качества и глубины взаимодействия с пользователем. Однако существующие методы анализа эмоций в тексте демонстрируют ограничения по точности, устойчивости к шуму и вычислительной эффективности, а универсальные пайплайны обучения не позволяют в полной мере реализовать потенциал различных архитектур нейросетей.

Цель. Провести сравнительный анализ схем дообучения моделей BERT (head-only, full fine-tune, LoRA-адаптеры) на экспериментальных данных объёмом от 40 000 до 240 000 размеченных сообщений, выявить оптимальные методы для практической реализации эмоционального интеллекта в чат-ботах и определить наиболее эффективную архитектуру для различных объёмов данных.

Результаты. Показано, что при малых объёмах данных (≈ 40 000) оптимален полный fine-tune BERT, а при масштабировании датасета лидируют LoRA-адаптеры, обеспечивающие наилучший баланс точности (F1 ≈ 0,882), скорости инференса и вычислительной эффективности. Установлено, что архитектурно-специфическая оптимизация и применение методов взвешивания классов и focal loss позволили повысить качество классификации и снизить ошибки между эмоционально близкими классами. Предложена архитектура Telegram-бота с интеграцией модуля классификации эмоций и языковой модели для генерации эмпатичных ответов. Рассмотрены проблемы масштабируемости и безопасности пользовательских данных, а также перспективы мультимодального расширения. Достигнуты показатели, подтвержденные статистически значимым приростом метрик на уровне p < 0,01 по критерию Мак-Немара.

Практическая значимость. На основании полученных показателей разработаны четкие рекомендации по выбору стратегии дообучения моделей (Full Fine-tune или LoRA), в зависимости от масштаба данных для достижения оптимального баланса между точностью классификации и вычислительными затратами. Предложенная архитектура Telegram-бота является готовым прикладным решением для создания эмпатичных диалоговых систем, способных генерировать эмоционально адекватные ответы в реальном времени. Внедрение апробированных методов оптимизации и балансировки классов позволяет существенно снизить ошибки распознавания в коммерческих чат-сервисах, обеспечивая статистически значимое повышение качества человеко-компьютерного взаимодействия.