Blended Skill Talk est un ensemble de données sur les conversations. L’analyse du fonctionnement des ensembles de données dans les conversations naturelles et la comparaison des performances de différentes architectures et schémas de formation sont des capacités importantes pour les agents conversationnels. Un bon agent conversationnel à domaine ouvert est capable de combiner des qualités telles qu'être engageant, compétent et empathique dans la conversation. L'ensemble de données compare les performances de différentes architectures et schémas, allant des schémas d'agrégation de modèles simples, qui nécessitent une formation supplémentaire minimale, à diverses formes de formation multitâche. Les expériences montrent que l’approche multitâche peut produire de meilleures performances conversationnelles que les modèles entraînés avec une seule tâche.