问题一：UniMSE框架是如何将MSA和ERC统一的？
UniMSE框架是如何将MSA和ERC统一的？
参考回答：
UniMSE框架通过生成模型将MSA和ERC任务从模型架构、输入特征到输出标签进行了统一。它在句法和语义层面进行模态融合，并在模态和样本之间引入对比学习，以捕捉情感和情绪之间的一致性和差异性。
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问题二：为什么构建具有终身学习能力的对话系统很重要？
为什么构建具有终身学习能力的对话系统很重要？
参考回答：
构建具有终身学习能力的对话系统很重要，因为实际应用中部署的对话系统需要支持新功能并提供更多服务。重新训练整个系统会消耗过多时间和计算资源，而终身学习模型能够保留旧知识的同时学习新知识。
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问题三：灾难性遗忘是什么，为什么它会在终身学习中出现？
灾难性遗忘是什么，为什么它会在终身学习中出现？
参考回答：
灾难性遗忘是指模型在序列化地学习具有不同数据分布的多个任务时，无法维持旧任务的性能，即遗忘了旧任务学到的知识。这是因为在学习新任务时，模型参数会被更新，导致旧任务的性能下降。
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问题四：生成重放方法是如何解决灾难性遗忘问题的？
生成重放方法是如何解决灾难性遗忘问题的？
参考回答：
生成重放方法通过生成旧任务的伪样本来近似旧任务的数据分布，并将生成的伪样本与新任务样本混合训练，以维持对旧任务的记忆，从而避免灾难性遗忘。
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问题五：Prompt Conditioned VAE是如何增强生成重放方法的？
Prompt Conditioned VAE是如何增强生成重放方法的？
参考回答：
Prompt Conditioned VAE通过结合不同任务的统计信息来增强生成重放方法。它使用条件变分自动编码器捕获任务特定的分布，并以自然语言提示为条件指导伪样本生成。此外，它还利用知识蒸馏来减轻伪样本中的噪声，进一步巩固过去的知识。
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