HELPER: НИУ ВШЭ и VK дообучили Qwen-3 для динамического анализа эмоций в русских текстах

Большинство систем анализа эмоций работают поверхностно: определяют общий тон или классифицируют эмоцию для всего текста целиком. Но в психологически нагруженных текстах — переписках, консультациях, дневниках — эмоции динамичны и меняются от фразы к фразе. Агрегированная метка теряет эту информацию, а размеченных корпусов для обучения таких моделей под русский язык практически нет.

Команда из мастерской прикладного ИИ НИУ ВШЭ и VK разработала HELPER — инструмент для анализа эмоциональной динамики. Они выстроили формализованную схему разметки вместе с практикующими психологами, собрали текстовые источники и дообучили модель Qwen-3. Результат — LLM, которая улавливает локальные эмоциональные признаки и показывает, как меняется состояние автора по ходу текста.

Инструмент решает проблему нехватки специализированных русскоязычных корпусов и методик оценки. Теперь можно проверять, действительно ли модель распознаёт психоэмоциональные признаки, а не просто угадывает фон. HELPER пригодится в психологическом консультировании, анализе пользовательских коммуникаций и мониторинге эмоционального состояния.