问题一：Doc2Bot数据集主要解决了什么问题？
Doc2Bot数据集主要解决了什么问题？
参考回答：
Doc2Bot数据集主要解决了现有文档对话数据集忽略文档中结构信息（如标题、序号和表格）的问题，这些结构信息对于机器理解文档内容非常重要。
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问题二：Doc2Bot数据集包含哪些领域的数据？
Doc2Bot数据集包含哪些领域的数据？
参考回答：
Doc2Bot数据集包含保险、医疗、科技等五个领域的10余万轮对话和与这些对话相对应的1500余份文档。
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问题三：Doc2Bot数据集如何支持对话状态追踪、对话策略学习和回复生成？
Doc2Bot数据集如何支持对话状态追踪、对话策略学习和回复生成？
参考回答：
Doc2Bot数据集不仅标注了每轮对话相应的对话状态和对话动作，还给出了结构化表示的文档数据，能够为对话状态追踪、对话策略学习以及回复生成提供全链路数据支持。
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问题四：Doc2Bot数据集中，结构信息对对话策略学习有何影响？
Doc2Bot数据集中，结构信息对对话策略学习有何影响？
参考回答：
实验结果表明，结构信息能为对话策略学习任务带来约10.3pt的性能提升，说明了文档中存在的结构信息对文档对话系统有着不容忽视的重要作用。
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问题五：在Doc2Bot数据集中，对话状态信息对文档对话系统有何影响？
在Doc2Bot数据集中，对话状态信息对文档对话系统有何影响？
参考回答：
实验结果表明，对话状态信息能够为对话策略学习任务带来约8.5pt的性能提升，这说明了对话状态信息在文档对话系统中的重要性。
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