问题一：文本语义主题分割在通义听悟中有何作用？
文本语义主题分割在通义听悟中有何作用？
参考回答：
文本语义主题分割在通义听悟中起着基石作用，它可以将长篇章文本按照各部分所表达的中心思想分割成一系列语义片段，为“文本分段”以及“章节速览分话题”等功能提供支持。
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问题二：TSSP和CSSL任务是如何提升预训练语言模型的主题分割效果的？
TSSP和CSSL任务是如何提升预训练语言模型的主题分割效果的？
参考回答：
TSSP任务通过构造主题和句子级别扰乱的文档作为增强数据，训练模型学习增强文档中相邻句子的原始逻辑结构关系，从而提升模型感知文本连贯性的能力。CSSL任务则利用主题边界信息构造对比样本，确保同一主题中的句子表示具有较高的相似度，而不同主题的句子表示相似度较低，进而提升主题分割性能。 
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问题三：Longformer+TSSP+CSSL模型与ChatGPT3.5在主题分割性能上相比如何？
Longformer+TSSP+CSSL模型与ChatGPT3.5在主题分割性能上相比如何？
参考回答：
实验结果表明，Longformer+TSSP+CSSL模型在Out-of-domain配置下效果优于ChatGPT3.5的zero-shot和one-shot性能，显示出其在长篇章文档主题分割任务上的优势。
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问题四：智能待办系统采用了什么样的方法来提高用户体验？
智能待办系统采用了什么样的方法来提高用户体验？
参考回答：
智能待办系统采用了“小模型识别+大模型总结”的两段式方法，基于小模型行动项识别结果，通过大模型进行总结，以期提高用户体验。
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问题五：行动项识别任务面临哪些挑战？
行动项识别任务面临哪些挑战？
参考回答：
行动项识别任务面临着数据量少、标注质量低、类别不均衡等问题。
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