本文提出了第一个基于中国社会文化的社交感知对话语料库 - SocialDial，使用 ChatGPT 生成了 4,870 段数据，并评估了使用 BERT 和 RoBERTa 等预训练模型的数据集。

Apr, 2023

本文提出了一个新颖的模块化对话系统框架，将事实信息和社会内容融合到说服性对话中。研究表明，相比于不显式处理社会内容或事实问题的端到端模型，我们的框架在所有方面包括能力和友好度方面更受用户好评。

Mar, 2022

本文介绍了关于礼貌情感对话行为关联的发现，证实了愤怒和厌恶等情感类别的话语更有可能是不礼貌的；而快乐和悲伤则更有礼貌。同时，我们也发现 Inform 和 Commissive 比 Question 和 Directive 包含更多有礼貌的话语。文章最后总结了这些发现的未来工作，以扩展使用礼貌教学社交行为的学习。

May, 2022

本文提出了一种社会偏见检测的新框架 Dial-bias，通过该框架构建了中文社会偏见对话数据集，并建立了不同粒度和输入类型的对话偏见检测基准，旨在帮助实践中构建更安全的对话系统。

Feb, 2022

本文正式定义和介绍了社会影响对话系统的类别，该类别通过自然对话影响用户的认知和情感反应，从而引起思想、观点和行为上的变化。作者编制了各种任务、数据集和方法的调查，汇编了七个不同领域的进步情况，并讨论了所研究系统的共性和差异，指出了局限性并提出未来的研究方向。本研究作为社会影响对话系统的全面参考，可以激发在这个新兴领域更专注的研究和讨论。

Oct, 2022

该研究旨在探讨用户评分在口语对话系统中的作用，特别关注用户的人格特质如宜人性和外向性对于交互评分的影响，并设计和验证了一个虚构故事，以此来调查和诱发这些人格特质。结果表明宜人性与交互评分有着显著的相关性，而选择听故事的用户相对来说更可能提供更高的评分。

Jun, 2022

我们研究了社交互动中的义务态度在对话建模中的应用，尤其是在考虑信念、目标和意图等态度及其相互和共享对应物的基础上，我们展示了对话义务如何自然地用于解释问题和其回答之间的联系，并且如何与对话上下文的其他部分一起使用，扩展对话系统的覆盖范围。

Jul, 1994

本研究旨在提出一种初始预测在线讨论是否会演变成骚扰或人身攻击的框架，该框架可以捕捉与未来在线讨论轨迹相关的优雅用语等语言特征，并在受控环境中展示了检测在线讨论的早期预警迹象的可行性。

May, 2018

本文主要研究如何利用人工智能技术分析经济新闻中的情感倾向，提出一种基于人工标注金融短语库、同时考虑上下文结构信息和特征属性的线性短语结构模型，并与现有情感分析模型进行比较。

Jul, 2013

本文探讨了用机器的 “心智理论” 来针对不同人格类型的对手去自适应调整对话体系的高层策略，我们通过 CraigslistBargain 数据集的测试表明，利用心智推理方法相比于基线方法在混合对手的情况下显示出更高的对话一致性；同时我们也发现，我们的模型表现出了与不同类型对手完全不同的谈判行为。

Oct, 2020