本文探讨了抽象意义表示（AMR）在神经对话建模中的应用，提出了一种基于语义的预训练框架，以提升对话理解和响应生成的效果。研究表明，结合多模态信息和情感知识的对话型大型语言模型在情感识别方面表现优异。此外，构建的方言生成数据集用于评估基于大型语言模型的评估器的可靠性。