multitask_disfluency_detection

멀티 태스킹 불만 감지

논문의 코드 "대화 시스템에서 도메인 세대 음성 불법 감지에 대한 다중 작업 학습"(Igor Shalyminov, Arash Eshghi 및 Oliver Lemon) [Semdial 2018 Paper] [슬라이드]

모델 아키텍처

시작하기

1. 환경 설정 (아래는 콘다의 단계입니다) :

$ 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. 교육용 교환 보드 데이터 세트 전처리 :

$ python make_deep_disfluency_dataset.py swbd disfluency

3. 모델 훈련 :

$ python train.py swbd model

BABI+ DISFLUENCY 연구 데이터 생성

1. BABI 도구를 얻고 요구 사항을 설치하십시오
2. babi_tools 폴더로 Babi 대화 작업을 다운로드하십시오
3. sh make_generalization_study_datasets.sh <RESULT_FOLDER> 실행하십시오
4. sh tag_dataset.sh <RESULT_FOLDER> <config_file_name> 2018_generalization_study_configs 의 모든 구성에 대해
5. 결과 데이터 세트는 <RESULT_FOLDER>/<BABI_DATASET_NAME>/*.tagged.json 입니다