该文研究了主题分割模型在非结构化文本上的泛化能力，发现训练小规模数据集可以提高分割结果。实证评估表明，Focal Loss 函数是交叉熵和加权交叉熵损失函数的一个强大的替代方案。

语言模型在半结构化和非结构化对话数据集中的主题分割
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