问题一：Doc2Bot数据集中，一个文档对话数据示例包含哪些部分？
Doc2Bot数据集中，一个文档对话数据示例包含哪些部分？
参考回答：
Doc2Bot数据集中，一个文档对话数据示例包含左侧包含异质结构的文档和右侧的对话内容。其中，左侧文档包含如标题、序号和表格等结构信息，右侧对话内容中U和A分别代表用户发言和系统发言。
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问题二：在Doc2Bot数据集的文档对话示例中，对话是如何与文档分段对应的？
在Doc2Bot数据集的文档对话示例中，对话是如何与文档分段对应的？
参考回答：
在Doc2Bot数据集的文档对话示例中，对话被自上而下地分为多个分段，每个分段的对话分别对应了左侧文档中的不同分段。例如，上图中右侧的对话被分为四个分段，每个分段分别对应了左侧N1-4的四个文档分段。
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问题三：多模态对话为什么重要？
多模态对话为什么重要？
参考回答：
多模态对话重要是因为人们在日常对话中不仅依赖文字本身，还需要依赖视觉和听觉信息来理解对方的情绪、状态和真实意图。通过同时捕捉不同输入模态的特征，机器能够做出更准确的预测。
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问题四：多模态情感分析与对话情绪识别的区别和联系是什么？
多模态情感分析与对话情绪识别的区别和联系是什么？
参考回答：
多模态情感分析（MSA）与对话情绪识别（ERC）的区别在于研究的侧重点不同，但两者有相似性和互补性。情感与情绪在表达形式上有相似性，同时情感通常是长期形成的，而情绪是短期内的感受或感觉的表达。
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问题五：UniMSE框架是如何将MSA和ERC统一的？
UniMSE框架是如何将MSA和ERC统一的？
参考回答：
UniMSE框架通过生成模型将MSA和ERC任务从模型架构、输入特征到输出标签进行了统一。它在句法和语义层面进行模态融合，并在模态和样本之间引入对比学习，以捕捉情感和情绪之间的一致性和差异性。
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