resper

Resper：在有说服力的对话中以计算建模抵抗策略

这是将纸重制的官方存储库出现在EACL 2021中。必要的代码包含在目录codes/higru中，并且数据和模型包含在data/higru_bert_data中。

评估

在codes/higru目录中，运行python res.py res以查看P4G数据集的所有结果，以及python res.py neg以查看CB数据集的所有结果。可以修改eval_here.sh以生成结果。 train_here.sh可用于训练模型。值得注意的是，这里的F1分数结果是五个交叉验证的平均值，而本文中提到的分数则包含整个内容。我们还测量了此代码中的标准偏差。

引用

如果您使用我们的代码或推荐我们的工作，请引用为

 @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}
}