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模型的使用文档涵盖模型所需环境、模型简介以及复现模型的具体步骤。模型效果和模型详细来源可以点击论文地址和模型来源链接查看哦~

RECCON

2022-01-25 model:reccon-ubuntu18.04-cuda11.0-cudnn8-python3.8-pytorch1.7.0-new

模型标签
情感分析

模型简介

《Recognizing Emotion Cause in Conversations》发表于2020年,认识文本情感背后的原因是自然语言处理的一个基本研究领域。这方面的进展有可能提高基于情感的模型的可解释性和性能。因为对话者之间的交互,从话语层面识别对话中的情感成因是特别具有挑战性的。为此,我们介绍了在与人交谈中识别情绪起因的任务,一个名为RECCON的数据集。此外,我们根据原因的来源定义了不同的原因类型,并建立了基于transformer的基线来处理两个不同的任务:1)因果跨度提取 和 2)因果情感蕴涵 。 官方论文:https://arxiv.org/abs/2012.11820v4



1. 使用方法

1.1. 模型训练

进入终端,在root/RECCON(默认)路径下,运行以下命令:

python train_qa.py --model rob --fold 1 --context
参数 说明
model 模型名称
fold 拆分文件
context 引入上下文参数

1.2. 模型评估

进入终端,在root/RECCON(默认)路径下,运行以下命令:

python eval_qa.py --model rob --fold 1 --context --dataset dailydialog
参数 说明
model 模型名称
fold 拆分文件
context 引入上下文参数
dataset 数据集名称

2. 模型来源

https://github.com/declare-lab/RECCON