文件名称：MIME:该存储库包含论文Empirical Study MIME中的模型的PyTorch实现。
文件大小：24.5MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 14:03:50
natural-language-processing dialogue-systems conversational-bots transformer-encoder empathetic-responses
哑剧 该存储库包含移情响应生成模型PyTorch实现：移情响应生成的。 MIME概述 当前产生共情React的方法将输入文本中表达的一组情感视为扁平结构，其中所有情感均得到统一处理。 我们认为，移情React通常会在不同程度上模仿用户的情绪，这取决于用户的积极性或消极性和内容。 我们表明，与最新技术相比，对这些基于极性的情感集群和情感模仿的考虑导致响应的同理心和上下文相关性得到改善。 另外，我们将随机性引入情感混合物中，与以前的工作相比，情感混合中产生的情感React更加多样化。 我们使用自动和基于人的评估证明了这些因素对共情React生成的重要性。 设置 从下载GloVe载体并将其放入vectors/文件夹 下一步安装所需的库： 假设您正在使用conda 通过pip install -r requirement.txt库 为了重现性目的，我们在测试数据集上以./output.txt
【文件预览】：
MIME-master
----.gitignore(1KB)
----README.md(2KB)
----utils()
--------config.py(5KB)
--------beam_omt_mimic_model1.py(20KB)
--------data_loader.py(5KB)
--------data_reader.py(6KB)
--------metric.py(19KB)
--------multi-bleu.perl(5KB)
----dataset()
--------sys_dialog_texts.test.npy(754KB)
--------sys_emotion_texts.test.npy(246KB)
--------sys_situation_texts.test.npy(12.29MB)
--------sys_emotion_texts.dev.npy(269KB)
--------dataset_preproc.p(48.39MB)
--------sys_target_texts.dev.npy(9.91MB)
--------sys_situation_texts.dev.npy(15.2MB)
--------sys_situation_texts.train.npy(84.6MB)
--------sys_emotion_texts.train.npy(1.84MB)
--------sys_dialog_texts.train.npy(4.95MB)
--------sys_target_texts.test.npy(8.46MB)
--------sys_dialog_texts.dev.npy(775KB)
--------sys_target_texts.train.npy(79.84MB)
----LICENSE(1KB)
----output.txt(2.87MB)
----model()
--------transformer_mulexpert.py(32KB)
--------decoder_context_v.py(8KB)
--------trainer.py(22KB)
--------complex_res_attention.py(8KB)
--------complex_res_gate.py(547B)
--------common_layer.py(36KB)
--------emotion_input_attention.py(3KB)
--------VAE_noEmo_posterior.py(7KB)
----main.py(5KB)
----vectors()
--------.gitignore(71B)
----figs()
--------MIME.png(1.55MB)