resper

Ressper: Berechnungsmodellierende Widerstandsstrategien in überzeugenden Gesprächen

Dies ist das offizielle Repository für den Papierressper, der in EACL 2021 angezeigt wird. Die erforderlichen Codes sind in den codes/higru enthalten, und die Daten und die Modelle sind in data/higru_bert_data enthalten.

Auswertung

Führen Sie in codes/higru -Verzeichnis python res.py res aus, um alle Ergebnisse des P4G -Datensatzes anzuzeigen, und python res.py neg um alle Ergebnisse des CB -Datensatzes anzuzeigen. Man kann eval_here.sh ändern, um die Ergebnisse zu generieren. train_here.sh kann verwendet werden, um die Modelle zu trainieren. Es ist anzumerken, dass die Ergebnisse der F1 -Punktzahl hier durchschnittlich der fünf Kreuzvalidierungen sind, während die in der Arbeit erwähnten die gesamten Sache zusammen enthalten. Wir messen auch die Standardabweichung in diesem Code.

Zitat

Wenn Sie unseren Code verwenden oder unsere Arbeit verweisen, zitieren Sie bitte als

 @article{dutt2021resper,
  title={RESPER: Computationally Modelling Resisting Strategies in Persuasive Conversations},
  author={Dutt, Ritam and Sinha, Sayan and Joshi, Rishabh and Chakraborty, Surya Shekhar and Riggs, Meredith and Yan, Xinru and Bao, Haogang and Ros{'e}, Carolyn Penstein},
  conference={16th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL)},
  year={2021}
}