https://repository.utm.md/handle/5014/26540 Fri, 17 Apr 2026 21:50:22 GMT 2026-04-17T21:50:22Z https://repository.utm.md/handle/5014/26564 The integration of large language models into intelligent agents for enhanced interactive storytelling VRABIE, Teodor Această teză explorează crearea și implementarea unui sistem interactiv de povestire prin integrarea perfectă a Unity, API-ului OpenAI și Unity Machine Learning Agents (ML-Agents). Obiectivul principal este furnizarea unei experiențe captivante și immersive de povestire care se adaptează dinamic la interacțiunile utilizatorului. Unity, un motor puternic de dezvoltare a jocurilor, servește ca element de bază, oferind un mediu pentru lumi vizual atractive și elemente dinamice ale poveștii. Integrarea API-ului OpenAI aduce capacități avansate de prelucrare a limbajului natural, deblocând potențialul generării de text asemănător cu cel uman și facilitând povestirea relevantă contextual. Visual Studio, ca mediul integrat de dezvoltare (IDE), optimizează procesul de dezvoltare, oferind instrumente de depanare și capacități de colaborare. Includerea Unity ML-Agents introduce inteligența artificială în sistem, permițând personajelor și entităților din lumea virtuală să învețe, să se adapteze și să răspundă interacțiunilor utilizatorului în timp real. Această inteligență adaptivă îmbunătățește calitatea imersivă a narativei, creând o experiență dinamică și personalizată pentru fiecare utilizator. Realizarea proiectului implică depășirea provocărilor asociate cu Unity, cum ar fi o curbă de învățare abruptă, probleme de performanță și inconsistente în documentație. În plus, se abordează dependențele de platformă, calitatea magazinului de active, limitele grafice, costurile de licențiere, intensitatea resurselor și provocările colaborării. Detaliile de implementare cuprind traducerea proprietăților de semnalizare din lumea reală în semne virtuale cu diferențe în lizibilitate și dimensiunea textului. Personajele din mit sunt reprezentate grafic, iar camere virtuale sunt atașate pentru o vedere în prima persoană. Dinamica navigației în lumea mitică implică verificări de vizibilitate cu raze încântătoare care influențează revelarea semnificației semnului. Calculările de vizibilitate evaluează esența semnului, luând în considerare atât vizibilitatea, cât și factorii de lizibilitate. Teza se încheie cu o convergență a creativității, tehnologiei și inteligenței artificiale, formând baza pentru o experiență interactivă de povestire în care alegerile utilizatorului dau forma narativei în moduri fără precedent. Această teză nu abordează doar aspectele tehnice ale integrării Unity, OpenAI și ML-Agents, ci se adâncește și în aspectele creative ale povestirii într-un mediu virtual. Prin depășirea provocărilor asociate cu dezvoltarea de jocuri și valorificarea tehnologiilor de vârf, proiectul își propune să redefinească implicarea utilizatorului în cadrul poveștilor interactive. Fusionarea prelucrării avansate a limbajului natural, a inteligenței artificiale adaptive și a unui motor solid de dezvoltare a jocurilor promite să transforme paradigmele tradiționale de povestire. Prin implementare meticuloasă și abordări inovatoare ale elementelor interactive, această cercetare contribuie la peisajul în evoluție al experiențelor ghidate de narativă, punând bazele pentru progrese viitoare în povestirea digital.; This thesis explores the creation and implementation of an interactive storytelling system by seamlessly integrating Unity, the OpenAI API, and Unity Machine Learning Agents (ML-Agents). The core objective is to deliver a captivating and immersive narrative experience that adapts dynamically to user interactions. Unity, a powerful game development engine, serves as the foundational element, providing an environment for visually engaging worlds and dynamic story elements. The integration of the OpenAI API introduces advanced natural language processing capabilities, unlocking the potential for generating human-like text and enabling contextually relevant storytelling. Visual Studio, as the Integrated Development Environment (IDE), streamlines the development process, offering debugging tools and collaborative capabilities. The inclusion of Unity ML-Agents introduces artificial intelligence to the system, allowing characters and entities within the virtual world to learn, adapt, and respond to user interactions in real-time. This adaptive intelligence enhances the immersive quality of the narrative, creating a dynamic and personalized experience for each user. The project's realization involves overcoming challenges associated with Unity, such as a steep learning curve, performance issues, and documentation inconsistencies. Additionally, platform dependencies, asset store quality, graphics limitations, licensing costs, resource intensiveness, and collaboration challenges are addressed. Implementation details encompass the translation of real-world signage properties into virtual signs with differences in readability and text size. Characters from the myth are graphically represented, and virtual cameras are attached for a first-person view. Navigation dynamics in the mythical realm involve visibility checks with enchanted rays influencing the revelation of sign significance. Visibility calculations gauge the essence of the sign, considering both visibility and readability factors. The thesis concludes with a convergence of creativity, technology, and artificial intelligence, forming the foundation for an interactive storytelling experience where user choices shape the unfolding narrative in unprecedented ways. this thesis not only addresses the technical intricacies of integrating Unity, OpenAI, and ML-Agents but also delves into the creative aspects of storytelling in a virtual environment. By overcoming challenges associated with game development and leveraging cutting-edge technologies, the project aims to redefine user engagement within interactive narratives. The fusion of advanced natural language processing, adaptive artificial intelligence, and a robust game development engine holds promise for transforming traditional storytelling paradigms. Through meticulous implementation and innovative approaches to interactive elements, this research contributes to the evolving landscape of narrative-driven experiences, laying the groundwork for future advancements in immersive digital storytelling. Fişierul ataşat conţine: Rezumat, Abstract, Contents, Introduction, References. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT https://repository.utm.md/handle/5014/26564 2024-01-01T00:00:00Z https://repository.utm.md/handle/5014/26563 Analiza și implementarea metodelor și tehnicilor de proiectare a unui analizor de cod static NANI, Victor Uneltele folosite pentru analiză statică de cod sunt esentiale si, în acelasi timp, prezintă multe elemente care încă necesită să fie explorate în lumea modernă a ingineriei soft-ware. Acestea sunt folosite din ce în ce mai mult de către dezvoltatorii software, indiferent de magnitudinea proiectului, dar totusi doar un număr mic de dezvoltatori cunoaste, de fapt, cum functionează aceste unelte uimitoare. Tocmai acesta este unul din scopurile lucrării, si anume să prezinte principiile de functionare care definesc un analizor de cod static. Acest articol descrie structurile fundamentale care reprezintă baza unui analizor, precum si modurile de implementare ale acestora, atât din punct de vedere teoretic, cât si din punct de vedere a codului. Unul din beneficiile care survin la implementarea unui analizor de cod static este numărul redus de tehnologii necesare implementării. La nivel initial, abordarea unui inginer care încearcă să dezvolte o uneltă asemănătoare este strict algoritmică - practică încearcă să găsească solutii pentru implementarea mecanismelor de analiză a codului. Java a fost limbajul de programare ales pentru implementare si toate solutiile prezentate în acest raport sunt în corespondentă directă cu Java. Acest raport are drept scop enuntarea problemelor care reprezintă premisele dezvoltării unei unelte de analiză statică a codului, stadiul curent de dezvoltare, rezultatele cercetării, precum si determinarea solutiilor.; Static code analysis tools are as essential, as they are uncharted in the modern world of software engineering. They are used more and more by software developers regardless of the magnitude of the project. Yet, a very small number of engineers do actually know how such a magnificient tool works under the hood. This is one of the purposes of the following thesis, namely to expose the principles that define a static code analyzer. The article describes the fundamental structures that represent the basis of the analyzer, as well as describing a few solutions to implement these structures, theoretically and code-wise. One of the benefits a developer may find while implementing an analysis tool is that not a lot of technologies are used during the process. At inception level, the approach taken by an engineer trying to develop such a tool is strictly algorithmic - basically trying to find different algorithms to create the mechanics of the analyzer. Java was the language of choice when it came to implementation and all the solutions exposed in this paper will be in connection with Java code. This report will guide you through the problems that acted as premises for building static code analysis tools, the actual stage of development, the research results and will guide you through the solution as well. Fişierul ataşat conţine: Rezumat, Abstract, Contents, Introduction, References. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT https://repository.utm.md/handle/5014/26563 2024-01-01T00:00:00Z https://repository.utm.md/handle/5014/26562 Clasificarea automatizată a tichetelor folosind algoritmi de procesare a limbajului natural și metode de învățare profundă ȚURCAN, Cătălin In short, this paper discusses the real world advantages of implementing an automated ticket classification. Before reaching the final solution, the required data must be transformed from its original state, in one better suited for the machine learning model. Along the way, multiple challenges were found. Further down, it will be discussed how these problems were identified, what is their impact on the performance of the model, and how the problems can be fixed. Such problems include the presence of multiple languages. There is a lot of text, all in different languages and they are also very unbalanced. The common approaches are either balancing them using oversampling and undersampling methods, or discarding the uncommon languages altogether. Another problem is the unbalanced classes inside the data. The presence of a hierarchical structure for the labels is not a problem in itself, but it can be challenging to correctly implement a model which takes advantage of this extra data. The scope of this paper is to look into different encoding and classification techniques and observe if the recent advancements in pre-trained models give an obvious advantage in the ticket classification problem. For this purpose the traditional encoding and classification methods like naive bayes, linear regression and decision tree are compared to using a large pre-trained model, in this case Distil-Bert-Multilingual. The observed challenges in this specific case is identifying the performance metrics for all these methods against a dataset that has a high degree of class imbalance as well as the presence of multiple languages in the dataset. The approach is simple and consists of three parts. The first part is exploring the data and observing all the particularities of the dataset. In this case it was observed that there are a lot of classes present for classification and there are a lot of distinct languages like German, Italian, English, Maltese, etc. The next part is cleaning the data, balancing the classes using different techniques like: SMOTE, random oversampling, random undersampling, and making the choice of a model, which can perform well based on the particularities found in the first step. In this case DistilBert-Multilingual was chosen, for its encoding support of multiple languages as well as being lightweight, therefore easier computationally. The final step is obtaining and interpreting the results, which in this case, show that using a large, easily obtainable, open-source model yields better results. In short, the worst result using a pre-trained model, returned an accuracy of 59%, while the best of the traditional methods yielded 55.3%, with the worst being 37.66% using naive bayes. The contribution of this paper is to emphasize the fact that using a large pre-trained model, capable of understanding general knowledge, significantly improves the accuracy of the system, without a significant increase in computing requirements.; Pe scurt, această lucrare discută avantajele din lumea reală ale implementării unei clasificări automate a biletelor. Înainte de a ajunge la soluția finală, datele necesare trebuie transformate din starea inițială, într-una mai potrivită pentru modelul de învățare automată. Pe parcurs, au fost găsite multiple provocări. Mai jos, se va discuta cum au fost identificate aceste probleme, care este impactul lor asupra performanței modelului și cum pot fi rezolvate problemele. Astfel de probleme includ prezența mai multor limbi. Există o mulțime de texte, toate în limbi diferite și, de asemenea, sunt foarte dezechilibrate. Abordările comune sunt fie echilibrarea lor folosind metode de supraeșantionare și subeșantionare, fie eliminarea totală a limbilor neobișnuite. O altă problemă o reprezintă clasele dezechilibrate din interiorul datelor. Prezența unei structuri ierarhice pentru etichete nu este o problemă în sine, dar poate fi o provocare să implementezi corect un model care profită de aceste date suplimentare. Scopul acestei lucrări este de a analiza diferite tehnici de codificare și clasificare și de a observa dacă progresele recente în modelele pre-antrenate oferă un avantaj evident în problema clasificării biletelor. În acest scop, metodele tradiționale de codificare și clasificare precum bayes naive, regresie liniară și arbore de decizie sunt comparate cu utilizarea unui model mare pre-antrenat, în acest caz Distil-Bert-Multilingual. Provocările observate în acest caz specific este identificarea valorilor de performanță pentru toate aceste metode în raport cu un set de date care are un grad ridicat de dezechilibru de clasă, precum și prezența mai multor limbi în setul de date. Abordarea este simplă și constă din trei părți. Prima parte este explorarea datelor și observarea tuturor particularităților setului de date. În acest caz s-a observat că există o mulțime de clase prezente pentru clasificare și există o mulțime de limbi distincte precum germană, italiană, engleză, malteză etc. Următoarea parte este curățarea datelor, echilibrarea claselor folosind diferite tehnici precum : SMOTE, supraeșantionare aleatoare, subeșantionare aleatoare și alegerea unui model, care poate funcționa bine pe baza particularităților găsite în primul pas. În acest caz, a fost ales DistilBert-Multilingual, pentru suportul său de codificare pentru mai multe limbi, precum și pentru faptul că este ușor, deci mai ușor din punct de vedere computațional. Pasul final este obținerea și interpretarea rezultatelor, care în acest caz arată că utilizarea unui model open-source mare, ușor de obținut, dă rezultate mai bune. Pe scurt, cel mai prost rezultat folosind un model pre-antrenat, a returnat o precizie de 59%, în timp ce cele mai bune metode tradiționale au dat 55,3%, cel mai rău fiind 37,66% folosind bayes naive. Contribuția acestei lucrări este de a sublinia faptul că utilizarea unui model pre instruit mare, capabil să înțeleagă cunoștințele generale, îmbunătățește semnificativ precizia sistemului, fără o creștere semnificativă a cerințelor de calcul. Fişierul ataşat conţine:Abstract, Rezumat, Contents, Introduction, References. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT https://repository.utm.md/handle/5014/26562 2024-01-01T00:00:00Z https://repository.utm.md/handle/5014/26561 The integration of Theory of Mind into intelligent agents for enhanced interactive storytelling PETICÎ, Marina Această teză are drept scop cercetarea posibilităților de integrare a Teoriei Minții în agenții inteligenți pentru îmbunătățirea povestirilor interactive digitale. Lucrarea evidențiază modalități prin care agenții inteligenți pot fi echipați cu caracteristici umane, permițându-le să înțeleagă și să empatizeze mai eficient atât cu utilizatorii, cât și cu alți agenți din mediul virtual. Capitolul întâi stabilește fundamentul teoretic al lucrării, introducând conceptul de Teorie a Minții și importanța sa în povestirea interactivă. Se analizează actualitatea dezvoltării în narațiunea interactivă și Teoria Minții, evidențiind provocările existente și posibilele soluții. Capitolul doi descrie în detaliu specificațiile sistemului propus pentru implementare. Capitolul se axează pe arhetipurile narative: Eroul, Mentorul și Răufăcătorul și modul în care Teorii Minții poate îmbunătăți comportamentul agenților inteligenți în cadrul poveștilor virtuale. Capitolul trei detaliază implementarea practică a sistemului în mediul Unity, punând accent pe dezvoltarea interfeței utilizator și a mecanicilor de interacțiune. Este descris despre modul în care utilizatorii interacționează cu lumea narativă și personajele sale, și se prezintă o simulare a dialogului între personaje pentru a demonstra aplicarea Teoriei Minții în practică. Cercetarea arată că integrarea Teoriei Minții în agenții inteligenți conduce la interacțiuni mai naturale și mai relevante din punct de vedere emoțional. Sistemul dezvoltat permite agenților inteligenți să interpreteze și să răspundă adecvat la stările emoționale și intențiile utilizatorilor. Agenții inteligenți, modelați după arhetipurile narative tradiționale, sunt îmbunătățiți cu reguli din Teoria Minții, reflectând astfel o înțelegere profundă a contextului narativ și a dinamicilor interpersonale. Sistemul este construit utilizând Unity, un motor de joc puternic și versatil, care a permis implementarea avansată a interfețelor utilizator și a mecanicilor de joc. A fost folosită tehnologia de procesare a limbajului natural, încorporând API-ul ChatGPT pentru facilitarea interacțiunilor bazate pe text între utilizatori și agenții inteligenți. Este inclus un set de scripturi care gestionează mișcarea personajelor, interacțiunile și răspunsurile, asigurând o experiență de povestire fluidă și imersivă. În concluzie, teza demonstrează modul în care integrarea avansată a Teorii Minții și a Inteligenței Artificiale în povestirea interactivă poate revoluționa modul în care poveștile sunt spuse și experimentate în medii digitale. Aceasta deschide noi orizonturi pentru dezvoltarea jocurilor și a aplicațiilor educaționale, oferind o experiență narativă mai profundă și mai imersivă pentru utilizatori.; This thesis aims to explore the possibilities of integrating Theory of Mind into intelligent agents to enhance digital interactive storytelling. The work highlights ways in which intelligent agents can be equipped with human-like characteristics, allowing them to understand and empathize more effectively with both users and other agents in the virtual environment. The first chapter establishes the theoretical foundation of the work, introducing the concept of Theory of Mind and its importance in interactive storytelling. It examines the current state of the art in interactive narration and Theory of Mind, highlighting existing challenges and possible solutions. The second chapter describes in detail the specifications of the proposed system for implementation. The chapter focuses on narrative archetypes: the Hero, the Mentor, and the Villain, and how Theory of Mind can improve the behavior of intelligent agents within virtual stories. The third chapter details the practical implementation of the system in the Unity environment, emphasizing the development of the user interface and interaction mechanics. It describes how users interact with the narrative world and its characters and presents a simulation of dialogue between characters to demonstrate the application of Theory of Mind in practice. The research shows that integrating Theory of Mind into intelligent agents leads to more natural and emotionally relevant interactions. The developed system allows intelligent agents to interpret and respond appropriately to users' emotional states and intentions. Intelligent agents, modeled after traditional narrative archetypes, are enhanced with rules from Theory of Mind, thereby reflecting a deep understanding of the narrative context and interpersonal dynamics. The system is built using Unity, a powerful and versatile game engine, which allows for the advanced implementation of user interfaces and game mechanics. Natural language processing technology, incorporating the ChatGPT API, is used to facilitate text-based interactions between users and intelligent agents. The system includes a set of scripts that manage character movement, interactions, and responses, ensuring a fluid and immersive storytelling experience. In conclusion, the thesis demonstrates how the advanced integration of Theory of Mind and Artificial Intelligence in interactive storytelling can revolutionize the way stories are told and experienced in digital media. This opens new horizons for the development of games and educational applications, offering a more profound and immersive narrative experience for users. Fişierul ataşat conţine: Rezumat, Abstract, Contents, Introduction, References. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT https://repository.utm.md/handle/5014/26561 2024-01-01T00:00:00Z