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
rasa train nlu 期间下载 tf_model.h5 1.88G,怎么这么大。。。(这个文件是 BERT 模型引入的。BERT,Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一种基于 TensorFlow 框架的模型。BERT 模型使用 Transformer 架构来学习文本表示,可以用于各种自然语言处理任务,如文本分类、命名实体识别、问答等。TensorFlow 是...
recipe: default.v1 language: zh pipeline: - name: JiebaTokenizer - name: LanguageModelFeaturizer model_name: "bert" model_weights: "bert-base-chinese" - name: DIETClassifier epochs: 100 二、执行命令"rasa train nlu"训练模型 运行python脚本的命令: python rasa/__main__.py train nlu --debug...
基于transformers 的组件需要下载模型。这一过程需要访问 AWS 服务器,对于国内的用户来说可能速度慢或者网络不稳定。这里提供了工具可以直接下载模型做成离线模型。离线模型可以直接在组件中使用。 离线模型下载 python -m rasa_chinese.tools.download_transformers_model bert-base-cased offline_model ...
recipe: default.v1 language: zh # 设置语言为中文 # 定义流水线 pipeline: - name: JiebaTokenizer # 分词组件 - name: LanguageModelFeaturizer # 特征提取组件 model_name: bert model_weights: bert-base-chinese - name: "DIETClassifier" # 实体和意图联合提取组件 epochs: 100 # 定义模型训练策略,这...
由于使用了bert_chinese, 所以 需要下载bert_chinese模型。 并放到pre_models文件夹中,重命名为tf_model.h5命令执行: curl -L https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/hugging-face-models/bert-base-chinese-tf_model.h5 -o pre_models/tf_model.h5
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,...
model_name:"bert" 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 ...
预训练模型地址：https://huggingface.co/Langboat/mengzi-bert-base-fin 3.2.2.4 核心代码解析 ●_convert_to_crf_tokens(): 转换基于 Message 的数据为 CRFToken对象格式的列表 ●_crf_tokens_to_features(): 构造模型输入数据 ●_crf_tokens_to_tags(): 构造模型标签数据 ●_tag_confidences(): 输出...
预训练模型地址:https://huggingface.co/Langboat/mengzi-bert-base-fin 3.2.2.4 核心代码解析 ●_convert_to_crf_tokens(): 转换基于 Message 的数据为 CRFToken对象格式的列表 ●_crf_tokens_to_features(): 构造模型输入数据 ●_crf_tokens_to_tags(): 构造模型标签数据 ...