问题一：模板模式在软件开发中的优势是什么？
模板模式在软件开发中的优势是什么？
参考回答：
模板模式通过对执行过程进行抽象分解，提供了标准化的主体逻辑和扩展点。在软件开发中，这有助于我们构建可扩展、可维护的代码结构。通过定义统一的模板和扩展机制，我们可以快速构建符合业务需求的平台或系统，同时保持代码的灵活性和可重用性。 
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问题二：访问者模式如何帮助我们更好地与业务团队合作？
访问者模式如何帮助我们更好地与业务团队合作？
参考回答：
访问者模式将元素的访问操作交给访问者来执行，允许访问者根据自己的需求定义不同的访问行为。在与业务团队合作时，我们可以借鉴这种思想，将具体的业务逻辑交给业务团队来处理，而我们则专注于提供基础的技术支持和能力。这样有助于我们更好地与业务团队沟通协作，确保项目顺利进行。
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问题三：达摩院Conversational AI团队在任务型对话领域面临了哪些主要问题？
达摩院Conversational AI团队在任务型对话领域面临了哪些主要问题？
参考回答：
达摩院Conversational AI团队在任务型对话领域面临了两个主要问题：一是缺乏面向真实人机对话系统的评测数据集；二是大多数研究工作在封闭世界的假设下开展，这在实际应用中并不成立。
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问题四：CGoDial数据集是什么，并涵盖了哪些类型的任务型对话？
CGoDial数据集是什么，并涵盖了哪些类型的任务型对话？
参考回答：
CGoDial是首个大规模的中文任务型对话评估数据集，共计包含了96,763个对话，574,949轮次的对话内容。它涵盖了三种主流的任务型对话类型：填槽式对话（Slot-based Dialog, SBD）、流程式对话（Flow-based Dialog, FBD）和检索式对话(Retrieval-based Dialog, RBD)。
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问题五：CGoDial数据集中的填槽式对话（SBD）是如何构建的？
CGoDial数据集中的填槽式对话（SBD）是如何构建的？
参考回答：
CGoDial数据集中的填槽式对话（SBD）是在已有中文数据集RiSAWOZ的基础上进行改造得到的，引入了基于QA pairs的外部知识、Out-of-scope的用户表述以及口语化噪音来构建SBD数据集。
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