S2T2

対話の故障の識別を改善するために、2人の教師との半教師の学習アプローチ

このリポジトリには、AAAI 2022に掲載された対話の故障識別を改善するために、2人の教師との半教師の学習アプローチ」という論文のコードが含まれています。

要件

requirements.txtの依存関係を確認し、必要なパッケージをインストールします（Python 3.6.8を使用）：

 pip install -r requirements.txt

データ

データの取得と前処理の指示については、各[dataset]サブディレクトリのREADMEを参照してください。

トレーニング

[dataset]/run.shでトレーニングのコマンドに従ってください。

訓練されたモデルは、 bash get_trained_models.sh実行することで指定およびダウンロードできます。

評価

評価手順については、各[dataset]サブディレクトリのREADMEを参照してください。

出版

この作業のソースコードまたはモデルを使用する場合は、私たちの論文を引用してください。

 @inproceedings{lin2022semi,
  author    = "Lin, Qian and Ng, Hwee Tou",
  title     = "A Semi-supervised Learning Approach with Two Teachers to Improve Breakdown Identification in Dialogues",
  booktitle = "Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence",
  year      = "2022",
  pages     = "11011--11019",
}

ライセンス

このリポジトリのソースコードとモデルは、非営利目的のためにGNU GPL 3.0（ライセンスを参照）に基づいてライセンスされています。このコードの商業使用のために、個別の商用ライセンスも利用できます。 Hwee Tou Ng教授（[email protected]）にお問い合わせください。