resper

Resper：説得力のある会話における抵抗戦略の計算モデリング

これは、EACL 2021に表示されるペーパーリスパーの公式リポジトリです。必要なコードはディレクトリcodes/higruに含まれており、データとモデルはdata/higru_bert_dataに含まれています。

評価

codes/higruディレクトリでは、 python res.py resを実行してP4Gデータセットのすべての結果を表示し、 python res.py neg表示してCBデータセットのすべての結果を表示します。 eval_here.shを変更して結果を生成できます。 train_here.sh 、モデルのトレーニングに使用できます。ここでのF1スコアの結果は5つのクロス検証の平均であるのに対し、論文で言及されているものには全体が一緒になっていることに注意してください。また、このコードの標準偏差も測定します。

引用

私たちのコードを使用したり、作業を参照したりした場合は、

 @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}
}