如今的智能助理功能十分强大，被寄希望于完成多类任务并对不同主题的请求返回个性化结果，例如获取上映电影列表、预订餐厅和做计划旅行等。
然而，尽管智能助理近年来已取得巨大进步，但依旧未能达到人类的理解力水平。
这在一定程度上是由于我们缺乏优质训练数据，无法将人们的需求和偏好准确的反映给智能助理。系统的局限性导致在理解人类话语时会有偏差，我们为了让智能助理能够理解，不得不调整自己的措辞。换言之，现今智能助理的对话仍旧十分简单，远未达到人类理解所需的对话复杂度。
为解决该问题，Google 发布 Coached Conversational Preference Elicitation (CCPE) 和 Taskmaster-1 英文对话数据集。
偏好导向 (Preference Elicitation) 数据集
在电影导向型 CCPE 数据集中，扮演“用户”的人员对着麦克风讲话，之后我们会向扮演“智能助理”的人员直接播放所录的音频。“智能助理”则以文字形式输出其响应，然后通过文字转语音向“用户”播放。这些双人对话中难免会出现双方之间自然发生的卡顿问题和错误，而这很难通过合成对话复制出来。由此，我们便能针对人们的电影偏好，创建一系列自然的结构化对话集合。
通过深入分析此数据集，我们发现人们会采用极其丰富的方式来描述自己的偏好。该数据集首次大规模展现了这种 丰富性。
我们还发现，人们的偏好与智能助理（或本例中的推荐网站）描绘选项的方式并不总是相符。换言之，您在搜索自己喜欢的电影或服务时所使用的的关键词，与您在向他人推荐您喜欢的电影时，使用的描述词汇可能会并不相同。
任务导向型对话数据集
askmaster-1 数据集结合使用上述方法和单人书面会话这两种方式来增加语料库规模和发言者的 多样性，最终得出约 7700 条书面的“自我对话”以及约 5500 个双人口语对话。
在书面对话中，我们会为每个任务概述相关场景，让人们据此自行创建完整对话，从而同时扮演“用户”和“助理”的角色。虽然口语对话更能真实反映双方语言上的交互，但书面对话在丰富度和复杂度方面都表现良好，并且收集这些数据的难度和成本也更低。我们基于以下 六项任务 之一来创建数据集：订披萨、进行汽车维修预约、租车、订购电影票、订咖啡和预订餐厅。
该数据集还使用简单的注释架构，为数据提供丰富的背景信息，同时让工作人员为对话添加标签时，能更好的保持一致性。传统意义上的详细策略很难使工作人员再添加标签时保持稳定的一致性，与之相比，我们只关注每类会话的 API 参数，即执行事务所需的变量。
如：在一个有关拼车安排的对话中，我们会为“目的地”和“出发地”位置以及车型（经济车、豪华车、拼车等）分别附加标签。在预定电影票时，我们为电影名称、影院、时间和票数附加标签，有时还会为放映类型（如 3D 或标准版）附加标签。语料库发布中随附有完整的标签列表。
我们希望这些数据集将能在对话系统和会话推荐的研究课题中，助力学术圈顺利开展实验和分析。