问题一：Doc2Bot数据集中的对话动作信息对回复生成任务有何作用？
Doc2Bot数据集中的对话动作信息对回复生成任务有何作用？
参考回答：
Doc2Bot数据集中的对话动作信息能为回复生成任务带来约1.3pt的性能提升，这显示了对话动作信息在生成合适回复时的作用。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/655768
问题二：Doc2Bot数据集中，一个文档对话数据示例包含哪些部分？
Doc2Bot数据集中，一个文档对话数据示例包含哪些部分？
参考回答：
Doc2Bot数据集中，一个文档对话数据示例包含左侧包含异质结构的文档和右侧的对话内容。其中，左侧文档包含如标题、序号和表格等结构信息，右侧对话内容中U和A分别代表用户发言和系统发言。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/655769
问题三：在Doc2Bot数据集的文档对话示例中，对话是如何与文档分段对应的？
在Doc2Bot数据集的文档对话示例中，对话是如何与文档分段对应的？
参考回答：
在Doc2Bot数据集的文档对话示例中，对话被自上而下地分为多个分段，每个分段的对话分别对应了左侧文档中的不同分段。例如，上图中右侧的对话被分为四个分段，每个分段分别对应了左侧N1-4的四个文档分段。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/655770
问题四：多模态对话为什么重要？
多模态对话为什么重要？
参考回答：
多模态对话重要是因为人们在日常对话中不仅依赖文字本身，还需要依赖视觉和听觉信息来理解对方的情绪、状态和真实意图。通过同时捕捉不同输入模态的特征，机器能够做出更准确的预测。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/655771
问题五：多模态情感分析与对话情绪识别的区别和联系是什么？
多模态情感分析与对话情绪识别的区别和联系是什么？
参考回答：
多模态情感分析（MSA）与对话情绪识别（ERC）的区别在于研究的侧重点不同，但两者有相似性和互补性。情感与情绪在表达形式上有相似性，同时情感通常是长期形成的，而情绪是短期内的感受或感觉的表达。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
