S2T2

Полубезопасенный подход к обучению с двумя учителями для улучшения идентификации поломки в диалогах

Этот репозиторий содержит коды статьи «Полупроницаемый подход к обучению с двумя учителями для улучшения идентификации поломки в диалогах», опубликованного в AAAI 2022.

Требования

Проверьте зависимости в requirements.txt , установите необходимые пакеты (с Python 3.6.8):

 pip install -r requirements.txt

Данные

Обратитесь к README в каждом подчинении [dataset] для инструкций по поиску данных и предварительной обработке.

Обучение

Следуйте командам обучения в [dataset]/run.sh .

Обученные модели могут быть указаны и загружены с помощью bash get_trained_models.sh .

Оценка

Обратитесь к README в каждом подчинении [dataset] для этапов оценки.

Публикация

Если вы используете исходный код или модели из этой работы, сообщите о нашей статье:

 @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",
}

Лицензия

Исходный код и модели в этом репозитории лицензированы в рамках GNU GPL 3.0 (см. Лицензию) для некоммерческого использования. Для коммерческого использования этого кода также доступно отдельное коммерческое лицензирование. Пожалуйста, свяжитесь с профессором Hwee Tou Ng ([email protected]).