1.一种计算机实现的方法，包括：
应用机器学习的分面模型来评估承载情感的内容的多个样本，以标识与所述内容的一个或多个分段相关联的对话话题和分面；
基于所述承载情感的内容的两个或更多样本来标识具有共识的所述分面中的一个或多个分面；
生成关于所标识的具有共识的所述分面中的一个或多个分面的多个对话语句；以及
其中所述对话语句中的一个或多个对话语句是通过将所述分面中的一个或多个分面适配到一个或多个预定义的对话框架而生成的。
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，进一步包括用于经由一个或多个输出设备输出一个或多个相关的对话语句的过程动作。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的计算机实现的方法，其中对话语句的相关性被确定为对用户输入的反应性响应。
4.根据权利要求1或权利要求2所述的计算机实现的方法，其中对话语句的相关性被确定为对与用户相关联的当前情况的主动性响应。
5.根据权利要求1或权利要求2所述的计算机实现的方法，其中对话语句的相关性被确定为对与用户相关联的用户简档的响应。
6.根据权利要求1或权利要求2所述的计算机实现的方法，其中具有多个特征的数字化身的视频被用于输出一个或多个相关的对话语句。
7.根据权利要求6所述的计算机实现的方法，进一步包括用于修改所述数字化身的一个或多个特征的用户接口。
8.根据权利要求1或权利要求2或权利要求3或权利要求4或权利要求5或权利要求6或权利要求7所述的计算机实现的方法，进一步包括应用机器学习的翻译模型来将所述对话语句中的一个或多个对话语句适配到一个或多个预定义的个性化类型的过程动作。
9.一种系统，包括：
通用计算设备；以及
计算机程序，所述计算机程序包括由所述计算设备执行的程序模块，其中所述计算设备由所述计算机程序的所述程序模块引导以：
将机器学习的分面模型应用到承载情感的内容，以针对与分面相关联的每个对话话题来标识和标记所述分面，并且标识对应的情感；
通过将一个或多个经标记的分面适配到与所标识的所述对应的情感一致的一个或多个对话框架中来填充多个对话语句；
选择与用户相关的一个或多个对话语句；以及
经由一个或多个输出设备将选择的所述对话语句中的一个或多个对话语句呈现给所述用户。
10.一种便携式计算设备，包括：
存储器，被配置为存储至少一个程序模块；以及
处理单元，被配置为执行所述至少一个程序模块以：
应用机器学习的分面模型来标识与承载情感的内容的多个样本的一个或多个分段相关联的对话话题和分面；
确定针对一个或多个所标识的分面的共识，针对每个分面的所述共识基于所述承载情感的内容的两个或更多样本；
生成关于所标识的所述分面中的一个或多个分面的多个对话语句，所述对话语句中的每一个对话语句与所述对应的共识一致；
其中所述对话语句中的一个或多个对话语句是通过将所述分面中的一个或多个分面适配到与相关联的所述共识一致的一个或多个预定义的对话框架而生成的；
标识与用户相关的所述对话语句中的一个或多个对话语句；以及
经由一个或多个输出设备来输出相关的所述对话语句中的一个或多个对话语句。
11.根据权利要求9所述的系统，进一步包括程序模块，所述程序模块被配置为应用机器学习的翻译模型以将所述对话语句中的一个或多个对话语句适配到一个或多个预定义的语言风格。
12.根据权利要求9或权利要求11所述的系统，其中呈现给所述用户的所述对话语句中的一个或多个对话语句的所述相关性是响应于与所述用户相关联的当前环境情况而被确定的。
13.根据权利要求9或权利要求11或权利要求12所述的系统，其中选择的所述对话语句中的一个或多个对话语句经由具有用户选择的个性化类型的数字化身的组合音频和视频显示而被呈现。
14.根据权利要求10所述的便携式计算设备，其中所述对话语句中的一个或多个对话语句被适配到一个或多个预定义的语言风格。
15.根据权利要求10或权利要求14所述的便携式计算设备，其中标识与用户相关的所述对话语句中的一个或多个对话语句进一步包括：结合用户简档并且进一步结合表示与所述用户相关联的当前环境情况的一个或多个基础因素来评估用户输入。