multitask_disfluency_detection

マルチタスクの排出検出

論文のコード「ダイアログシステムにおけるドメインジェネラルの音声障害検出のためのマルチタスク学習」（Igor Shalyminov、Arash Eshghi、およびOliver Lemon）[Semdial 2018 Paper] [スライド]

モデルアーキテクチャ

はじめる

1. 環境をセットアップします（以下はコンドラの手順です）：

$ cd code-directory
$ git submodule update --init
$ conda create -n multitask_disfluency python=2.7
$ conda activate multitask_disfluency
$ pip install -r requirements.txt

2. トレーニング用の配電盤データセットを事前に処理します。

$ python make_deep_disfluency_dataset.py swbd disfluency

3. モデルのトレーニング：

$ python train.py swbd model

Babi+ Disfluency Studyデータ生成

1. BABIツールを入手し、要件をインストールします
2. babiダイアログタスクをbabi_toolsフォルダーにダウンロードします
3. sh make_generalization_study_datasets.sh <RESULT_FOLDER>を実行します
4. sh tag_dataset.sh <RESULT_FOLDER> <config_file_name> 2018_generalization_study_configsのすべてのconfig>
5. 結果のデータセットは<RESULT_FOLDER>/<BABI_DATASET_NAME>/*.tagged.jsonです