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摘要 - 将对话代理集成到我们的日常生活中已经变得越来越普遍，但是这些代理中的许多代理无法与人类进行深入的互动。尽管如此，仍然存在明显的数据集，这些数据集从人类机器人交互对话中捕获了多模式信息。为了解决这一差距，我们已经开发了一个个人情感机器人对话系统（Percy），并记录了一个新型的多模式数据集，其中包含丰富的体现相互作用数据。该过程涉及要求参与者填写问卷并在十个主题上收集他们的个人资料，例如爱好和喜欢的音乐。随后，我们在机器人与参与者之间进行了对话，利用GPT-4根据参与者的概况和情感状态来产生适当的响应，这是由面部表达识别和情感分析确定的。自动评估，以评估收集数据的整体质量。两种评估的结果都表明对话中的自然性，参与度，流利性，一致性和相关性以及机器人提供促进反应的能力。值得注意的是，数据集源自与机器人的真正互动，涉及提供个人信息并传达实际情感的参与者。代码和数据集可在[匿名]上公开获取。
珀西：多模式数据集和对话系统...
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