开放领域聊天机器人研究面临短期对话的局限，缺乏对多会话上下文的理解。本文引入了名为Conversation Chronicles的新数据集，包含时间间隔和发言者关系。我们提出的ReBot模型在该数据集上训练，展现出良好的长期上下文理解能力。

本文介绍了Conversation Chronicles数据集和ReBot对话模型，用于实现长期对话设置。数据集包含时间间隔和细粒度的发言者关系，模型具有高人类参与度的长期上下文理解能力。该模型由仅约630M个参数的按时间顺序总结和对话生成模块组成。

本文介绍了Conversation Chronicles数据集，用于实现长期对话设置。作者提出了一个对话模型ReBot，它表现出高人类参与度的长期上下文理解能力。