يظهر التطوير الحديث في NLP اتجاها قويا نحو تكرير النماذج المدربة مسبقا مع مجموعة بيانات خاصة بالمجال. هذا هو الحال بشكل خاص لتوليد الاستجابة حيث تلعب العاطفة دورا مهما. ومع ذلك، لا تزال مجموعات البيانات المتعاطفية الحالية صغيرة وتأخير الجهود البحثية في هذا المجال، على سبيل المثال، تطوير Chatement-Aware Chatbots. كان التحدي الفني الرئيسي واحد هو تكلفة التسجيل يدويا الحوارات مع ملصقات العاطفة المناسبة. في هذه الورقة، نصف مجموعة بيانات فضية واسعة النطاق تتكون من حوارات من 1M المشروح ب 32 عواطف دقيقة، وثمانية نوايا استجابة متعاطفية، والفئة المحايدة. لتحقيق هذا الهدف، قمنا بتطوير خط أنابيب لجنة البيانات الرواية بدءا من بذرة صغيرة من البيانات المشروحة يدويا وتوسيع نطاقها في نهاية المطاف إلى حجم مرض. قمنا بمقارنة جودةها مقابل مجموعة بيانات ذهبية أحدث باستخدام كل من التجارب دون اتصال وطرائق التحقق من الصحة. يمكن استخدام الإجراء الناتج لإنشاء مجموعات بيانات مماثلة في نفس المجال وكذلك في المجالات الأخرى.