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BladeDancer957 / DualGATs

Code for ACL2023 paper 《DualGATs: Dual Graph Attention Networks for Emotion Recognition in Conversations》
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特征提取 #7

Closed Jahao26 closed 10 months ago

Jahao26 commented 10 months ago

您好，我已按照COSMIC代码提取相应的特征，另外使用了性能更好的语篇解析器。在IEMOCAP数据集中，大模型微调后精度不到50%，相应特征在完整模型DualGAT中精度不到60%，与您论文中提及的67%相差较大。请问您对COSMIC微调代码有没有修改，包括epoch，learn_rate？使用COSMIC微调后大模型精度是多少呢？

BladeDancer957 commented 10 months ago

IEMOCAP数据集有两个版本，一个训练集有5810个utterance，另一个有6k+。后者相比于前者是更完整的对话，只不过其中一些utterance没有情感label，有label的utterance有5810个（因此后者统计时，也会按5810算），前者只保留了有label的部分。 没有label的utterance可以提供更全面完整的上下文信息。我这里用的后者。

Jahao26 commented 10 months ago

IEMOCAP数据集有两个版本，一个训练集有5810个utterance，另一个有6k+。后者相比于前者是更完整的对话，只不过其中一些utterance没有情感label，有label的utterance有5810个（因此后者统计时，也会按5810算），前者只保留了有label的部分。 没有label的utterance可以提供更全面完整的上下文信息。我这里用的后者。

谢谢您的解答！

JYueqi commented 9 months ago

您好，请问您做特征提取时是完全按照COSMIC的代码做的吗？请问您对COSMIC代码中的 roberta1, roberta2, roberta3, roberta4这4层特征是如何处理的呢？另外还想请问DualGATs 中 dataset.py代码中 self.links这个是什么特征呢？

Jahao26 commented 9 months ago

您好，请问您做特征提取时是完全按照COSMIC的代码做的吗？请问您对COSMIC代码中的 roberta1, roberta2, roberta3, roberta4这4层特征是如何处理的呢？另外还想请问DualGATs 中 dataset.py代码中 self.links这个是什么特征呢？

  1. 完全按照COSMIC代码运行，但如果需要跑到接近SOTA，需要调整参数；
  2. roberta1/2/3/4 分别是倒数4层的特征，我只取倒数第一层；
  3. self.links是序列对数组，例如[(1,2), (4,5)]表示u1和u2，u4和u5之间存在连接
JYueqi commented 9 months ago

十分感谢！

---- 回复的原邮件 ---- | 发件人 | @.> | | 发送日期 | 2024年01月26日 11:39 | | 收件人 | BladeDancer957/DualGATs @.> | | 抄送人 | MoonBlue @.>, Comment @.> | | 主题 | Re: [BladeDancer957/DualGATs] 特征提取 (Issue #7) |

您好，请问您做特征提取时是完全按照COSMIC的代码做的吗？请问您对COSMIC代码中的 roberta1, roberta2, roberta3, roberta4这4层特征是如何处理的呢？另外还想请问DualGATs 中 dataset.py代码中 self.links这个是什么特征呢？

完全按照COSMIC代码运行，但如果需要跑到接近SOTA，需要调整参数； roberta1/2/3/4 分别是倒数4层的特征，我只取倒数第一层； self.links是序列对数组，例如[(1,2), (4,5)]表示u1和u2，u4和u5之间存在连接

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