一. 什么是rasa Rasa是一个用于自动文本和基于语音的对话的开源机器学习框架.了解消息,保持对话以及连接到消息传递通道和API Rasa分为Rasa core和 Rasa nlu两部分: Rasa core用于指导会话流,而Rasa nlu用于理解和处理文本以提取信息(实体) Rasa了解用户想说的内容(Rasa NLU - 实体和意图提取),然后根据上下文信息对其进行适当的操作谈话(Rasa Core) 官方推荐安装方式(安装rasa和easa X): pip install rasa-

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 我们每天都会听到关于有能力涉及旅游.社交.法律​​.支持.销售等领域的新型机器人推出的新闻.根据我最后一次查阅的数据,单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人,然而到我写这篇文章的时候,估计又已经增加了几千台.第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题,因此显得十分的愚笨.但是随着像Wit.ai, API.ai, Luis.ai, Amazon Lex, IBM Watson等机器学习服务和

  Rasa是一个主流的构建对话机器人的开源框架,它的优点是几乎覆盖了对话系统的所有功能,并且每个模块都有很好的可扩展性.参考文献收集了一些Rasa相关的开源项目和优质文章. 一.Rasa介绍 1.Rasa本地安装 直接Rasa本地安装一个不好的地方就是容易把本地计算机的Python包版本弄乱,建议使用Python虚拟环境进行安装: pip3 install -U --user pip && pip3 install rasa 2.Rasa Docker Compose安装 查看本机Doc

  本文以报时机器人为载体,介绍了报时机器人的对话能力范围.配置文件功能和训练和运行命令,重点介绍了rasa shell命令启动后的程序执行过程. 一.报时机器人项目结构 1.对话能力范围 (1)能够识别欢迎语意图(greet)和拜拜意图(goodbye) (2)能够识别时间意图(query_time) (3)能够识别日期意图(query_date) (4)能够识别星期几意图(query_weekday) 2.配置文件功能 (1)nlu.yml:主要包含意图.例子.对实体的标注等. (2)sto

NLU意图识别的流程说明 基于智能问答的业务流程,所谓的NLU意图识别就是针对已知的训练语料(如语料格式为\((x,y)\)格式的元组列表,其中\(x\)为训练语料,\(y\)为期望输出类别或者称为意图)采用选定的算法构建一个模型,而后基于构建的模型对未知的文本进行分类.流程梳理如下: 准备训练数据,按照固定的格式进行: 抽取所需要的特征,形成特征向量: 抽取的特征向量与对应的期望输出(也就是目标label)一起输入到机器学习算法中,训练出一个预测模型: 对新到的数据采取同样的特征抽取,得到用于

JSON数据格式:以及XML文件格式,YML文件格式,properties文件格式   数据格式: json数据格式:属于轻量级数据格式,是javascript的一种描述数据的格式.具有易于解析,语法简单的特点,广泛应用与网络间的数据传输. {"name":"Li","age":"18"}   XML数据格式:属于重量级数据格式,在以前主要是用XML进行数据的传输,但他的格式比较复杂,传输时存在大量冗余数据.目前主要作为配置文

文章介绍使用rasa nlu和 rasa core 实现一个电信领域对话系统demo,实现简单的业务查询办理功能,更完善的实现需要进一步数据的收集.demo基于玩具数据集,可以达到下面的效果: Bot loaded. Type a message and press enter : YOU:你是谁 BOT:您好!,我是机器人小热,很高兴为您服务. YOU:我想看一下消费情况 BOT:您想查询哪个月的消费? YOU:十月份的 BOT:好,请稍等 BOT:您好,您十月份共消费二十八元. YOU:好谢

目录 Rasa的安装和简单的测试 什么是Rasa: 安装Rasa: 测试自带的数据 查看项目里的文件内容 举一反三(自己的第一个机器人) Rasa的安装和简单的测试 怪雨是新手,刚刚接触Rasa,以下内容不一定正确.有错误的地方欢迎指出. 什么是Rasa: ​ 我的理解是一开源的机器学习框架用于AI助手和机器人.基于两个主要的模块 NLU:自然语言理解(Natural Language Understanding,简称NLU)技术 Core:核心 保存对话并决定下一步做什么 安装Rasa: 怪雨

相关概念 Rasa Stack 是一组开放源码机器学习工具,供开发人员创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人: • Core = 聊天机器人框架包含基于机器学习的对话管理 • NLU = 用于自然语言理解的库包含意图识别和实体提取 NLU 和 Core 是独立的.您可以使用没有 Core 的 NLU,反之亦然.我们建议两者都使用. 让我们从一个例子开始.想象一下你已经建立了一个人工智能助理来预约医生.在谈话开始时,你问你的用户你在找什么?他们回答我需要94301的家庭医生.现在是 Rasa S

前言: 最近了解了一下Rasa,阅读了一下官方文档,初步搭建了一个聊天机器人. 官方文档:https://rasa.com/docs/ 搭建的chatbot项目地址: https://github.com/handsomecui/chat-robot.git Rasa介绍: Rasa Stack 开源机器学习工具,供开发人员创建上下文AI助手和聊天机器人,由 Rasa Core and NLU 组成. rasa-nlu:用于自然语言理解的库,具有意图分类和实体提取         识别结构化数据

前言:在springboot 项目中一般默认的配置文件是application.properties,但是实际项目中我们一般会使用application.yml 文件,下面就介绍一下在springboot 中读取 yml 配置的几种方式. yml 文件规则 yml文件的好处,天然的树状结构,一目了然,实质上跟properties是差不多的. 不支持tab缩进 可以使用 "-小写字母" 或 "_小写字母"来 代替 "大写字母",如 userName

我们在前面几篇文章中学习怎么发送数据请求,怎么处理解析接口返回的结果,接下来我们一起来学习怎么进行测试用例管理,今天我们介绍的是使用yml文件进行用例管理,所以首先我们一起来了解一下YAML和它的简单用法. YAML YAML(Yet Another Markup Language),可能大家在工作中或多或少已经接触过这个文件格式.它是一种基于Unicode用来表达资料序列的编程语言,有易阅读.易与脚本语言交互的特点.在博主所在项目接入了k8s之后,基本上所有的配置都使用的yml. 我觉得yml

YAML是一种简洁的非标记语言,以数据为中心,使用空白.缩进.分行组织数据,从而使得表示更加简洁易读.本文介绍下YAML的语法和SpringBoot读取该类型配置文件的过程. 本文目录 一.YAML基本语法二.YAML支持的数据格式三.读取yml配置文件四.测试 一.YAML基本语法 以缩进代表层级关系 缩进不能使用tab,只能用空格 空格个数不重要,但是同一层级必须左对齐 大小写敏感 数据格式为,名称:(空格)值 注释单行用#,只能注释单行 二.YAML支持的数据格式 字面量:数字.字符串.布

自定义配置文件(跟SpringBoot的application.yml同一目录下): nlu-parse-rule: title: "NLU响应结果解析规则" desc: "解析NLU的识别文本(JSON)构建响应URL,注意当前yaml配置中key不用到下划线" rules: - busiDesc: "能耗业务1" busiCode: "nh1" firstMarch: - $.store.bicycle.color|red

一.先附一个yml文件的解析步骤 1.Maven依赖 <dependency> <groupId>org.yaml</groupId> <artifactId>snakeyaml</artifactId> <version>1.10</version> </dependency> 2.yml文件 name: hha age: 60 friend: - good - easy - bug params: addr

在Spring Cloud的配置文件中,发现使用yml与properties两种后缀的文件: 在application.properties中内容是这样的: server.port=8801eureka.client.register-with-eureka=falseeureka.client.fetch-registry=falseeureka.client.serviceUrl.defaultZone=http\://localhost\:${server.port}/eureka/ 但是

application.properties 配置了端口号:9090 application.yml 也配置了端口号:8080 SpringBoot使用9090,以属性为主 1.在application中设置端口号: server: port: 7000 2.yml中根节点,叶子结点 server: port: 7000 servlet: session: timeout: 1800 tomcat: max-threads: 500 uri-encoding: UTF-8 注意:同一级别的节点必

一.SpringBoot全局配置文件 1.修改内嵌容器端口号 #application.properties server.port=8888 2.自定义属性的配置 使用@Value来给成员变量赋值 #application.properties msg=Hello world @RestController public class HelloWorldController { @Value("${msg}") private String msg; @RequestMapping(

1.libsvm数据格式 libsvm使用的训练数据和检验数据文件格式如下: [label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] … [label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] … label  目标值,就是说class(属于哪一类),就是你要分类的种类,通常是一些整数. index 是有顺序的索引,通常是连续的整数.就是指特征编号,必须按照升序排列 value 就是特征值,用来train的数据,通常是一堆实数组成.

这里整理几个空格引起的问题. 版本是elasticsearch-2.3.0 或者elasticsearch-rtf-master Exception in thread "main" SettingsException[Failed to load settings from [elasticsearch.yml]]; nested: ElasticsearchParseException[malformed, expected settings to start with 'obje