أنظمة الحوار الشخصية هي خطوة أساسية نحو تفاعل أفضل للرشاشة. يعتمد عملاء الحوار الشخصي الموجودين على مجموعات بيانات المحادثة المصممة بشكل صحيح، والتي هي في الغالب أحادية طاهرية (على سبيل المثال، الإنجليزية)، والتي تحد بشكل كبير من استخدام وكلاء المحادثة بلغات أخرى. في هذه الورقة، نقترح تمديد متعدد اللغات من الدردشة، أي XPersona. تتضمن DataSet لدينا محادثات الشخص في ست لغات مختلفة بخلاف اللغة الإنجليزية لتقييم وكلاء شخصيين متعدد اللغات. نقوم بتجربة خطوط الأساس المدربين متعدد اللغات واللغات المعلنة وتقييمها ضد نماذج خطوط الأنابيب أحادية الترجمة والترجمة باستخدام التقييم التلقائي والبشري. تظهر النتائج التجريبية أن النماذج المدربة متعددة اللغات تتفوق على خط أنابيب الترجمة وأنها على قدم المساواة مع النماذج الأولية، مع ميزة وجود نموذج واحد عبر لغات متعددة. من ناحية أخرى، فإن النماذج المدربة عبر اللغات الواحد من بين الفن تحقق أدنى أدنى للنماذج الأخرى، مما يدل على أن نمذجة المحادثة عبر اللغات هي مهمة صعبة. نأمل أن تسرع مجموعة بياناتنا وخطوط الأساسين بحثا في أنظمة حوار متعددة اللغات.