resper

Resper: Modélisation de la modélisation par calcul des stratégies de résistance dans les conversations persuasives

Il s'agit du référentiel officiel du Resper Paper, à apparaître dans EACL 2021. Les codes nécessaires sont contenus dans les codes/higru , et les données et les modèles sont contenus dans data/higru_bert_data .

Évaluation

Dans codes/higru , exécutez python res.py res pour afficher tous les résultats de l'ensemble de données P4G et python res.py neg pour afficher tous les résultats de l'ensemble de données CB. On peut modifier eval_here.sh pour générer les résultats. train_here.sh peut être utilisé pour former les modèles. Il est à noter que les résultats du score F1 ici sont la moyenne des cinq validations croisées, tandis que celles mentionnées dans le document contient le tout pris ensemble. Nous mesurons également l'écart type dans ce code.

Citation

Si vous utilisez notre code ou référez notre travail, veuillez citer

 @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}
}