问题一：dial2vec模型如何捕获发言者之间的语义交互信息？
dial2vec模型如何捕获发言者之间的语义交互信息？
参考回答：
dial2vec将一通对话视为一次发言者之间的信息交互过程，通过捕获发言者之间的语义交互模式，以自我引导式的方式分别优化每个发言者的语义表示，最终将所有发言者的语义信息聚合后得到整通对话的嵌入表示。
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问题二：dial2vec模型相比其他无监督对话嵌入方法有哪些优势？
dial2vec模型相比其他无监督对话嵌入方法有哪些优势？
参考回答：
dial2vec模型相比其他无监督对话嵌入方法能够更好地挖掘对话中蕴含的发言者级别的语义交互信息，因此在聚类、对话检索、对话语义相似性排序等任务上取得了显著的性能提升。
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问题三：Conversational AI团队在EMNLP会议中贡献了哪些数据资源？
Conversational AI团队在EMNLP会议中贡献了哪些数据资源？
参考回答：
Conversational AI团队在EMNLP会议中贡献了首个大规模的中文任务型对话评估数据集、首个多领域开放信息抽取泛化性评估数据集、以及首个带有文档结构信息的文档型对话数据集。
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问题四：Conversational AI团队在模型设计方面主要关注哪些点？
Conversational AI团队在模型设计方面主要关注哪些点？
参考回答：
Conversational AI团队在模型设计方面主要关注对话模型的鲁棒性和持续学习能力，希望增强线上业务模型的效果，并在任务型对话、表格型对话、文档型对话等任务中展开了探索。
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问题五：Conversational AI团队探索了哪些智能对话中的新任务？
Conversational AI团队探索了哪些智能对话中的新任务？
参考回答：
Conversational AI团队探索了智能对话中的新任务，如多模态情感分析与对话情绪识别，以及自监督对话表示学习，这些新任务扩展了智能对话的研究领域。
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