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evaluation_ratio_pipeline.sh
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evaluation_ratio_pipeline.sh
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gpu=$1
model=$2
bert_dir=$3
output_dir=$4
add1=$5
add2=$6
add3=$7
# ./evaluation_ratio_pipeline.sh 0 bert bert-base-uncased save/BERT --nb_runs=3
# Intent
for ratio in 0.01 0.1
do
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu python main.py \
--my_model=multi_class_classifier \
--dataset='["oos_intent"]' \
--task_name="intent" \
--earlystop="acc" \
--output_dir=${output_dir}/Intent/OOS-Ratio/R${ratio} \
--do_train \
--task=nlu \
--example_type=turn \
--model_type=${model} \
--model_name_or_path=${bert_dir} \
--batch_size=16 \
--usr_token=[USR] --sys_token=[SYS] \
--epoch=500 --eval_by_step=100 --warmup_steps=100 \
--train_data_ratio=${ratio} \
$add1 $add2 $add3
done
# DST
for ratio in 0.01 0.05
do
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu python main.py \
--my_model=BeliefTracker \
--model_type=${model} \
--dataset='["multiwoz"]' \
--task_name="dst" \
--earlystop="joint_acc" \
--output_dir=${output_dir}/DST/MWOZ-Ratio/R${ratio} \
--do_train \
--task=dst \
--example_type=turn \
--model_name_or_path=${bert_dir} \
--batch_size=8 --eval_batch_size=8 \
--usr_token=[USR] --sys_token=[SYS] \
--eval_by_step=200 \
--train_data_ratio=${ratio} \
$add1 $add2 $add3
done
for ratio in 0.1 0.25
do
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu python main.py \
--my_model=BeliefTracker \
--model_type=${model} \
--dataset='["multiwoz"]' \
--task_name="dst" \
--earlystop="joint_acc" \
--output_dir=${output_dir}/DST/MWOZ-Ratio/R${ratio} \
--do_train \
--task=dst \
--example_type=turn \
--model_name_or_path=${bert_dir} \
--batch_size=8 --eval_batch_size=8 \
--usr_token=[USR] --sys_token=[SYS] \
--eval_by_step=500 \
--train_data_ratio=${ratio} \
$add1 $add2 $add3
done
# DA
for ratio in 0.01
do
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu python main.py \
--my_model=multi_label_classifier \
--do_train --dataset='["multiwoz"]' \
--task=dm --task_name=sysact --example_type=turn \
--model_type=${model} \
--model_name_or_path=${bert_dir} \
--output_dir=${output_dir}/DA/MWOZ-Ratio/R${ratio} \
--batch_size=8 \
--eval_batch_size=4 \
--learning_rate=5e-5 \
--eval_by_step=200 \
--usr_token=[USR] --sys_token=[SYS] \
--earlystop=f1_weighted \
--train_data_ratio=${ratio} \
$add1 $add2 $add3
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu python main.py \
--my_model=multi_label_classifier \
--do_train \
--dataset='["universal_act_dstc2"]' \
--task=dm --task_name=sysact --example_type=turn \
--model_type=${model} --model_name_or_path=${bert_dir} \
--output_dir=${output_dir}/DA/DSTC2-Ratio/R${ratio} \
--batch_size=8 \
--eval_batch_size=4 \
--learning_rate=5e-5 \
--eval_by_step=100 \
--usr_token=[USR] --sys_token=[SYS] \
--earlystop=f1_weighted \
--train_data_ratio=${ratio} \
$add1 $add2 $add3
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu python main.py \
--my_model=multi_label_classifier \
--do_train \
--dataset='["universal_act_sim_joint"]' \
--task=dm --task_name=sysact --example_type=turn \
--model_type=${model} --model_name_or_path=${bert_dir} \
--output_dir=${output_dir}/DA/SIM_JOINT-Ratio/R${ratio} \
--batch_size=8 \
--eval_batch_size=4 \
--learning_rate=5e-5 \
--eval_by_step=100 \
--usr_token=[USR] --sys_token=[SYS] \
--earlystop=f1_weighted \
--train_data_ratio=${ratio} \
$add1 $add2 $add3
done
for ratio in 0.1
do
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu python main.py \
--my_model=multi_label_classifier \
--do_train --dataset='["multiwoz"]' \
--task=dm --task_name=sysact --example_type=turn \
--model_type=${model} \
--model_name_or_path=${bert_dir} \
--output_dir=${output_dir}/DA/MWOZ-Ratio/R${ratio} \
--batch_size=8 \
--eval_batch_size=4 \
--learning_rate=5e-5 \
--eval_by_step=500 \
--usr_token=[USR] --sys_token=[SYS] \
--earlystop=f1_weighted \
--train_data_ratio=${ratio} \
$add1 $add2 $add3
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu python main.py \
--my_model=multi_label_classifier \
--do_train \
--dataset='["universal_act_dstc2"]' \
--task=dm --task_name=sysact --example_type=turn \
--model_type=${model} --model_name_or_path=${bert_dir} \
--output_dir=${output_dir}/DA/DSTC2-Ratio/R${ratio} \
--batch_size=8 \
--eval_batch_size=4 \
--learning_rate=5e-5 \
--eval_by_step=500 \
--usr_token=[USR] --sys_token=[SYS] \
--earlystop=f1_weighted \
--train_data_ratio=${ratio} \
$add1 $add2 $add3
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu python main.py \
--my_model=multi_label_classifier \
--do_train \
--dataset='["universal_act_sim_joint"]' \
--task=dm --task_name=sysact --example_type=turn \
--model_type=${model} --model_name_or_path=${bert_dir} \
--output_dir=${output_dir}/DA/SIM_JOINT-Ratio/R${ratio} \
--batch_size=8 \
--eval_batch_size=4 \
--learning_rate=5e-5 \
--eval_by_step=500 \
--usr_token=[USR] --sys_token=[SYS] \
--earlystop=f1_weighted \
--train_data_ratio=${ratio} \
$add1 $add2 $add3
done
# RS
for ratio in 0.01
do
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu python main.py \
--my_model=dual_encoder_ranking \
--do_train \
--task=nlg \
--task_name=rs \
--example_type=turn \
--model_type=${model} \
--model_name_or_path=${bert_dir} \
--output_dir=${output_dir}/RS/MWOZ-Ratio/R${ratio} \
--batch_size=25 --eval_batch_size=100 \
--usr_token=[USR] --sys_token=[SYS] \
--fix_rand_seed \
--eval_by_step=200 \
--train_data_ratio=${ratio} \
--max_seq_length=256 \
$add1 $add2 $add3
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu python main.py \
--my_model=dual_encoder_ranking \
--do_train \
--dataset='["universal_act_dstc2"]' \
--task=nlg --task_name=rs \
--example_type=turn \
--model_type=${model} \
--model_name_or_path=${bert_dir} \
--output_dir=${output_dir}/RS/DSTC2-Ratio/R${ratio} \
--batch_size=25 --eval_batch_size=100 \
--eval_by_step=100 \
--train_data_ratio=${ratio} \
--max_seq_length=256 \
$add1 $add2 $add3
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu python main.py \
--my_model=dual_encoder_ranking \
--do_train \
--dataset='["universal_act_sim_joint"]' \
--task=nlg --task_name=rs \
--example_type=turn \
--model_type=${model} \
--model_name_or_path=${bert_dir} \
--output_dir=${output_dir}/RS/SIM_JOINT-Ratio/R${ratio} \
--batch_size=25 --eval_batch_size=100 \
--eval_by_step=100 \
--train_data_ratio=${ratio} \
--max_seq_length=256 \
$add1 $add2 $add3
done
for ratio in 0.1
do
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu python main.py \
--my_model=dual_encoder_ranking \
--do_train \
--task=nlg \
--task_name=rs \
--example_type=turn \
--model_type=${model} \
--model_name_or_path=${bert_dir} \
--output_dir=${output_dir}/RS/MWOZ-Ratio/R${ratio} \
--batch_size=25 --eval_batch_size=100 \
--usr_token=[USR] --sys_token=[SYS] \
--fix_rand_seed \
--eval_by_step=500 \
--train_data_ratio=${ratio} \
--max_seq_length=256 \
$add1 $add2 $add3
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu python main.py \
--my_model=dual_encoder_ranking \
--do_train \
--dataset='["universal_act_dstc2"]' \
--task=nlg --task_name=rs \
--example_type=turn \
--model_type=${model} \
--model_name_or_path=${bert_dir} \
--output_dir=${output_dir}/RS/DSTC2-Ratio/R${ratio} \
--batch_size=25 --eval_batch_size=100 \
--eval_by_step=250 \
--train_data_ratio=${ratio} \
--max_seq_length=256 \
$add1 $add2 $add3
CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpu python main.py \
--my_model=dual_encoder_ranking \
--do_train \
--dataset='["universal_act_sim_joint"]' \
--task=nlg --task_name=rs \
--example_type=turn \
--model_type=${model} \
--model_name_or_path=${bert_dir} \
--output_dir=${output_dir}/RS/SIM_JOINT-Ratio/R${ratio} \
--batch_size=25 --eval_batch_size=100 \
--eval_by_step=250 \
--train_data_ratio=${ratio} \
--max_seq_length=256 \
$add1 $add2 $add3
done