Цель. Выявление стратегии разработки языковых моделей с помощью искусственного интеллекта для поддержки инклюзии людей с ментальными нарушениями. Процедура и методы. В исследовании сравниваются два подхода к построению диалоговых систем: вопросно-ответные системы на основе извлечения информации и генеративные модели. Собрана коллекция текстов на тему инклюзивного образования. Методами нейросетевого трансферного обучения также создан комплекс вопросно-ответных систем для анализа производительности рассматриваемых подходов. Проведён лингвистический анализ собранной коллекции данных и результатов работы диалоговой системы. Результаты. Исследование показало, что оба подхода к построению диалоговых систем имеют свои преимущества и ограничения. Вопросно-ответные системы на основе извлечения информации обеспечивают высокую релевантность ответов. Генеративные модели, в свою очередь, обладают большей гибкостью в широком контексте. Лингвистический анализ показал, что для достижения наилучших результатов целесообразно комбинировать оба подхода, используя сильные стороны каждого из них в зависимости от конкретной задачи и контекста взаимодействия. Теоретическая и/или практическая значимость заключается в развитии теории диалоговых систем, углублении понимания взаимодействия между структурными и семантическими аспектами языка и их влияния на эффективность различных подходов к созданию диалоговых систем, а также в возможности применения результатов исследования в образовательной системе.