聊天機器人技術運用由配備人工智能的軟件，和普遍被受使用的多媒體對話界面，於各類個别機構和領域內的特定議題上，隨時隨地與公眾進行相關的對話，務求為服務對象提供所需幫助。但是，交談的文字內容，不論是鍵入或語音識別文本，是聊天機器人能為隨即緊接著的回應作預備的唯一數據源。在聊天當中，一系列相對較短的信息交換，並未探索或利用任何聽得到和看得到的非語言交流提示，如點頭和困惑的面部表情。這種非語言提示可具有互動中的上文下理，用以幫助聊天機器人更完善和流暢地參與進行中的對話。此建議科研項目，目標是去探索以人工智能和機器學習方法來培訓三個非語言表達檢測器，以檢測那些在對話中，代表即時反應的聽覺和視覺非語言提示的回應。聽覺非語言提示將由建構的聲音反應檢測器作分類。視覺非語言提示將由培訓的面部反應檢測器和上身動態反應檢測器作分類。