印度尼西亚多模态对话数据集-人格-同理心-知识2023
数据来源：互联网公开数据
标签：多模态对话,人格,同理心,知识,对话系统,用户参与度,虚拟助手,交互式教程,自动评估,公平性
数据概述：
本数据集包含两角色之间的对话记录，附有额外的上下文信息、之前的对话记录、自由消息、引导消息、建议以及选择的引导建议。这些对话旨在评估对话流管理、主题控制和对话连贯性等技术能力，并研究不同对话风格对用户参与度的影响。此外，该数据集适用于验证跨模态对话系统的性能，揭示潜在的偏见，并为开发自动评估系统提供基准。
数据用途概述：
该数据集适用于研究多模态对话系统、虚拟助手开发、交互式教程创建等场景。研究人员可以利用此数据集评估对话系统的性能并探索不同对话风格的影响；企业可借助该数据集优化客户服务对话；教育机构可利用其构建适应用户输入的交互式学习材料。
举例：
此数据集包含多个文件，如validation.csv、train.csv和test.csv。其中，validation.csv文件中的columns包括personas（参与对话的两个角色）、additional_context（对话相关的额外信息）、previous_utterance（对话中的上一条消息）、free_messages（参与者可以自由添加的动态消息）和suggestions（用于创建动态对话的建议消息）。通过这些信息，研究者可以深入分析对话流程和多模态沟通工具的使用情况。
