问题一：语义部分使用了哪些模型来提取语义中说话人信息？
语义部分使用了哪些模型来提取语义中说话人信息？
参考回答：
语义部分使用了两个基于Bert模型的模块来提取语义中说话人信息，分别是对话预测（Dialogue Detection）和说话人转换预测（Speaker-Turn Detection）。
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问题二：语义模块中的fusion策略是什么？
语义模块中的fusion策略是什么？
参考回答：
语义模块中的fusion策略是一系列简单而有效的方法，用于结合语音信息的说话人聚类结果，从而显著提升对话预测和说话人转换预测的效果。
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问题三：结合语义的说话人日志系统在哪些数据集上进行了测试，结果如何？
结合语义的说话人日志系统在哪些数据集上进行了测试，结果如何？
参考回答：
结合语义的说话人日志系统在AIShell-4和M2MeT（Alimeeting）数据上进行了测试，结果表明该系统在speaker-wer和cp-wer上都有显著提升。
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问题四：局部语义说话人信息在说话人日志系统中主要起什么作用？
局部语义说话人信息在说话人日志系统中主要起什么作用？
参考回答：
局部语义说话人信息在说话人日志系统中主要起局部结果修正的作用，但缺少对全局说话人结果的优化。
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问题五：如何将对语义模块得到的说话人信息转化为全局可使用的成对约束？
如何将对语义模块得到的说话人信息转化为全局可使用的成对约束？
参考回答：
通过总结语义模块得到的说话人信息，我们可以将其转化为两类成对约束：Must-Link（表示一段时间内所有speaker embedding应属于同一说话人）和Cannot-Link（表示说话人转换点前后两段的speaker embeddings不应属于同一说话人）。
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