在面试过程中,候选人需要展示自己在Rasa方面的技能和经验,包括对Rasa系统的理解、项目实战经验以及解决问题的能力。本文将重点介绍如何使用Hugging Face bert-base-chinese进行Rasa实战。首先,我们需要加载预训练字典和分词方法。这里我们使用transformers库中的BertTokenizer类来加载预训练的字典和分词器。然后,我们可以使用分...
All model checkpoint layers were used when initializing TFBertModel. All the layers of TFBertModel were initialized from the model checkpoint at rasa/LaBSE. If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use TFBertModel for predictions without...
例如,假设您找到了这个阿拉伯语模型并且您有兴趣使用它https://huggingface.co/asafaya/bert-base-arabic。这是一个基于 bert 架构的模型,所以 Rasa 的配置是: 从这里,Rasa 会自动代表您下载模型。Rasa 通过这条路线支持了许多Bert 模型。要记住的主要事情是,Bert 模型往往需要许多计算资源才能运行。作为最佳实践,...
python -m rasa_chinese_service.nlu.tokenizers.lm_tokenizer bert-base-chinese 然后你在进行比如 rasa x等操作。 很香,真的!!
model_weight: "bert-base-chinese" 此外,还需要根据业务需求,在data/nlu.yml文件中增加相应的中文语料,以训练出更符合业务场景的意图识别和实体提取模型。 二、模型训练与调试 在配置完成后,接下来是模型的训练和调试。使用Rasa提供的rasa train命令可以训练自然语言理解(NLU)模型。由于初始模型可能只包含解析逻辑而...
model_weights: "bert-base-chinese" - name: LanguageModelTokenizer - name: LanguageModelFeaturizer - name: DIETClassifier epochs: 50 - name: EntitySynonymMapper - name: ResponseSelector epochs: 50 # Configuration for Rasa Core. # https://rasa.com/docs/rasa/core/policies/ ...
model_weight:"bert-base-chinese" -name:"DIETClassifier" language 需要由 en 修改为 zh,即中文。 4.训练 重新训练模型 1 rasa train 5.运行对话模型 训练完成后,可以使用以下命令来与您的聊天机器人进行交互 1 rasa shell 6.对话测试 1 2 3
recipe:default.v1language:zhpipeline:-name:JiebaTokenizer-name:LanguageModelFeaturizermodel_name:bertmodel_weights:bert-base-chinese-name:"DIETClassifier"epochs:100 开始训练nlu模型 用到了JiebaTokenizer,rasa没有自带,需要用pip下载这个组件 py -3.10-m pipinstalljiebapy -3.10-m pipinstalltransformers ...
model_weigths:”bert-base-chinese ”-name:”DIETClassifier ” 使用Chatito 工具快速的构建Rasa NLU 训练意图识别数据集,训练模型使用Rasa train nlu 命令。3.5Rasa Core 对话管理数据训练 运用Rasa Core 可以让指定问诊机器人该做什么或者该说什么(actions)。Rasa Core 同时也为我们提供了训练预测概率模型的工具,...
v1 language: "zh" pipeline: - name: JiebaTokenizer - name: LanguageModelFeaturizer model_name: "bert" model_weights: "bert-base-chinese" - name: "DIETClassifier" epochs: 100 tensorboard_log_directory: ./log learning_rate: 0.001 - name: "ResponseSelector" policies: - name: ...