resper

RESPER : 설득력있는 대화에서 저항 전략을 계산 적으로 모델링합니다

이것은 EACL 2021에 나타나는 용지 resper의 공식 저장소입니다. 필요한 코드는 디렉토리 codes/higru 에 포함되며 데이터와 모델은 data/higru_bert_data 에 포함되어 있습니다.

평가

codes/higru 디렉토리에서 python res.py res 실행하여 P4G 데이터 세트의 모든 결과를 보려면 CB 데이터 세트의 모든 결과를 볼 python res.py neg 있습니다. 결과를 생성하려면 eval_here.sh 수정할 수 있습니다. train_here.sh 모델을 훈련시키는 데 사용될 수 있습니다. 여기서 F1 점수 결과는 5 개의 교차 검증 결과의 평균이며, 논문에 언급 된 것들에는 모두 함께 찍은 것들이 포함되어 있습니다. 또한이 코드의 표준 편차를 측정합니다.

소환

귀하가 우리의 코드를 사용하거나 우리의 작업을 참조하는 경우

 @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}
}