Detección y clasificación de emociones en diálogos de videojuegos mediante Procesamiento del Lenguaje Natural

Abstract

Este Trabajo Fin de Grado desarrolla un modelo de análisis de sentimientos en diálogos del videojuego The Last of Us mediante Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) con modelos de OpenAI, específicamente GPT-4o-mini y GPT-4.1-mini. Se construyó desde cero un corpus lingüístico etiquetado manualmente con emociones y polaridad, aplicando en su parte final técnicas de balanceo para garantizar su representatividad. Se llevó a cabo el fine-tuning de los modelos seleccionados evaluando precisión y coste, destacando GPT-4.1-mini por su equilibrio entre rendimiento y coste. El estudio incluye un análisis comparativo de ambos modelos, estimación de costes asociados al entrenamiento y uso, así como una evaluación de las métricas obtenidas, como la matriz de confusión y el reporte de clasificación. Los resultados reflejan que el análisis lingüístico en videojuegos mediante Inteligencia Artificial (IA) puede contribuir a la comprensión del impacto social y cultural del lenguaje en este ámbito. Además, el trabajo propone líneas futuras de investigación para mejorar el análisis emocional en otros videojuegos, extendiendo la aplicación de estas técnicas a campos como la psicología, la sociología o la economía.

This Final Degree Project develops a model for detecting and classifying emotions in dialogues from the video game The Last of Us using Natural Language Processing (NLP) with OpenAI models, specifically GPT-4o-mini and GPT-4.1-mini. A linguistic corpus was built from scratch, manually labeled with emotions and polarity, applying balancing techniques to ensure its representativeness. The selected models were fine-tuned, evaluating precision and cost, with GPT-4.1-mini standing out for its balance between performance and cost. The study includes a comparative analysis of both models, an estimation of costs associated with training and usage, as well as an evaluation of the obtained metrics, such as the confusion matrix and classification report. The results show that linguistic analysis in video games through Artificial Intelligence (AI) can contribute to understanding the social and cultural impact of language in this field. Additionally, the project proposes future research lines to improve emotional analysis in other video games, extending the application of these techniques to fields such as psychology, sociology, or economics.