问题一：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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问题二：CGoDial数据集中流程式对话（FBD）覆盖了哪些场景和domain？
CGoDial数据集中流程式对话（FBD）覆盖了哪些场景和domain？
参考回答：
CGoDial数据集中流程式对话（FBD）覆盖了住保、交管、政务和高速收费4种场景，共计37个domain。
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问题三：CGoDial数据集中包含哪些基线模型？
CGoDial数据集中包含哪些基线模型？
参考回答：
CGoDial数据集中除了基于Chinese-T5，CDial-GPT等中文预训练模型提供了基线效果外，还基于UniLM架构和1亿的论坛对话语料预训练了一个预训练对话模型，提供了更具有竞争力的基线。
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问题四：CGoDial数据集和相关代码是否开源？
CGoDial数据集和相关代码是否开源？
参考回答：
是的，CGoDial数据集和相关的代码均会在近期开源，以推进中文领域任务对话技术的发展。
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问题五：意图识别在任务型对话系统中扮演什么角色？
意图识别在任务型对话系统中扮演什么角色？
参考回答：
意图识别是任务型对话系统的重要能力，它使得系统能够正确理解和识别用户的对话意图，从而为用户提供相应的服务或完成特定的任务。
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