Rasa NLU中的组件 Rasa NLU部分主要是解决NER(序列建模)和意图识别(分类建模)这2个任务。Rasa NLP是一个基于DAG的通用框架,图中的顶点即组件。组件特征包括有顺序关系、可相互替换、可互斥和可同时使用。有向无环图(DAG)在很多地方都有用到,比如Spark中等。虽然问答系统类型很多,比如闲聊问答、文档问答、知识库问...
我们能够在 RASA NLU 的基本功能(Intent,NER)上,添加上任意的 NLU 处理结果,比如添加额外的细腻度情感分析结果、添加额外的实体链接、实体纠错、信息抽取结果。 代码与实践 以下内容对应代码: RASA 配置文件 Config.py 中的 Pipeline Pipeline 由多个 RASA GraphComponent 组成,当用户发出消息后,消息会 依次 经过Pi...
(1)自然语言理解 (Rasa Natural Language Understanding:Rasa NLU):主要功能是实现用户意图识别、实体提取和参数优化等。例如,将用户输入的无结构化信息转换为有序的结构化信息,Rasa支持本地部署,并支持包括英语和汉语等在内的多种语言 (2)对话管理(Rasa Core):Core模块的主要功能为预测,因此可以针对未知场景提供适当...
评估Rasa NLU 模型是确保你的自然语言理解(NLU)系统能够准确理解用户意图和提取实体的关键步骤。Rasa 提供了一些工具和方法来评估 NLU 模型的性能。以下是一些常见的评估方法和步骤: 1. 准备测试数据 首先,你需要准备一组测试数据,这些数据应该与训练数据分开,并且尽可能代表实际用户输入。测试数据通常存储在一个.md或...
Rasa NLU中的组件 Rasa NLU部分主要是解决NER(序列建模)和意图识别(分类建模)这2个任务。Rasa NLP是一个基于DAG的通用框架,图中的顶点即组件。组件特征包括有顺序关系、可相互替换、可互斥和可同时使用。有向无环图(DAG)在很多地方都有用到,比如Spark中等。虽然问答系统类型很多,比如闲聊问答、文档问答、...
rasa_nlu自定义component ner_bilstm_crf 上面两套yml配置是比较常见的,但是在slot filling精确度上有时候不是很准确,所以我自定义了一套component,可以实现bilstm+ crf 和idcnn + crf两套实体识别的模型,然后将代码rasa_nlu_gao部署在pypi上,可以通过 pip install rasa-nlu-gao 将依赖install。在rasa_chatbot_...
在Rasa NLU中,我们需要定义我们的机器人应该能够以Rasa NLU训练数据格式处理的用户消息。我们将使用Markdown格式来获取NLU训练数据。我们来创建一些意图示例data/nlu.md: + View Code 我们现在可以使用我们的示例来训练NLU模型(确保首先 安装Rasa NLU 以及 spaCy) ...
●Rasa NLU ：用于理解用户消息，包括意图识别和实体识别。以pipeline的方式处理用户对话，可在config.yml中配置。●Rasa Core：主要负责对话管理。根据NLU输出的信息、以及Tracker记录的历史信息，得到上下文的语境，从而预测用户当前步最可能执行哪一个action。 其中，Rasa NLU主要依赖自然语言处理技术，是可以独立的、...
其中，Rasa NLU主要依赖自然语言处理技术，是可以独立的、与整体框架解耦的模块，可支持大量NLP前沿技术，以组件的形式，可以灵活与其他开源、自研框架搭配使用。3.Rasa NLU架构及源码解析 3.2 Extractor 3.2.1 主流技术支持情况 3.2.2 CRF extractor 3.2.2.1架构 3.2.2.2模型支持及说明 CRF 即条件随机场...
在RASA中,插槽提取通常通过NLU(自然语言理解)组件来完成。NLU组件负责将用户输入的自然语言转化为机器可理解的结构化数据。插槽提取是NLU组件的一个重要任务,它可以通过使用训练好的模型或规则来识别和提取出特定的实体或属性。 插槽提取在对话系统中具有重要的作用。通过插槽提取,RASA可以获取用户输入中的关键信息,例如...