El desarrollo de servicios de diálogo para robots se ha promovido en la actualidad para proporcionar interacciones humanas-robot naturales que mejoren la experiencia del usuario. En este estudio, adoptamos un marco orientado a servicios para desarrollar diálogos conscientes de las emociones para robots de servicio. Considerando la importancia de los contextos y contenidos de los diálogos en la entrega de servicios robóticos, nuestro marco empleó métodos de aprendizaje profundo para desarrollar clasificadores de emociones y dos tipos de modelos de diálogo de servicios. En el primer tipo de servicio de diálogo, el robot actúa como un consultor, capaz de proporcionar conocimientos específicos del dominio a los usuarios. Entrenamos diferentes modelos neuronales para mapear preguntas y oraciones de respuesta, rastrear la emoción humana durante el diálogo humano-robot y utilizar la información emocional para decidir las respuestas. En el segundo tipo de servicio de diálogo, el robot pregunta continuamente al usuario sobre un tarea con un objetivo específico, rastrea la intención del usuario a través de las interacciones y proporciona sugerencias en consecuencia. Se llevaron a cabo una serie de experimentos y comparaciones de rendimiento para evaluar los componentes principales del marco presentado y los resultados mostraron la promesa de nuestro enfoque.