resper

Resper: modelagem computacional de resistência a estratégias em conversas persuasivas

Este é o repositório oficial do artigo Resper, para aparecer no EACL 2021. Os códigos necessários estão contidos nos codes/higru , e os dados e os modelos estão contidos nos data/higru_bert_data .

Avaliação

No diretório codes/higru , execute python res.py res para visualizar todos os resultados do conjunto de dados P4G e python res.py neg para visualizar todos os resultados do conjunto de dados CB. Pode -se modificar eval_here.sh para gerar os resultados. train_here.sh pode ser usado para treinar os modelos. Deve -se notar que os resultados da pontuação da F1 aqui estão a média das cinco validações cruzadas, enquanto as mencionadas no artigo contém a coisa toda feita em conjunto. Também medimos o desvio padrão neste código.

Citação

Se você usar nosso código ou encaminhar nosso trabalho, cite como

 @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}
}