觉得有帮助请点赞关注收藏~~~

一、Rasa简介

Rasa是一个开源机器学习框架，可以用于构建基于文本和语音的对话驱动型自动化智能客服助手，能够克服传统客服的部分缺陷，在Windows操作系统环境下，可以使用pip install rasa完成安装，它主要包含以下两个主要模块

Rasa框架

（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的响应。

二、Rasa NLU详解

Rasa NLU模块的主要功能包括用户意图理解，实体提取和参数优化等等，Rasa使用意图概念作为用户消息分类的基本准则，可以将用户输入信息分成单数意图或者复数意图，可以从空白开始训练，也支持预加载训练模型，针对中文等不以空格分隔文本的场景，可以使用结巴分词进行数据预处理。

Rasa NLU需要解决包括数据质量超范畴词语以及近意图混淆区分等问题下面介绍Rasa相关基本概念和基本要素

（1）意图（intent）

训练数据是创建Rasa智能客服的重要基础步骤，Rasa基于用户意图（intent）关键字进行分类，相同意图内部通过关键字examples加以区分,意图通常由对话的动词部分组成。

实例： - intent: name_query

examples: | - Please show me your first name and last name. - What is your full name in Chinese?

（2）实体（Entities）

实体是可以从用户消息中提取出来的结构化、规则性信息，实体注解语法表达格式如下，还可以在实体参数后面加上其他参数如角色信息（role）、组信息（group）和值信息（value）。 [<entity-text>]{"entity": "<entity name>"}

实例： - intent: ask_preference examples: | - what is your favorite [product]{"entity": "preference"} - which one do you like the best among [the list of products]{"entity": "preference"}

（3）同义词（Synonyms）

同义词将提取出来的信息映射到其他相近的表达。

实例： - synonym: disease examples: | - sickness - illness

（4）正则表达式（Regular Expressions）

正则表达式可以用来过滤和匹配信息，实现信息分类、信息检索和实体提取的目的。

实例： - regex: account_info examples: | - [a-zA-Z0-9]

（5）故事（Stories）

故事是用户和智能客服之间的对话信息，用以训练用户与客服程序之间的对话模型，并且自动扩展应用到未知的对话场景以便生成正确的响应。故事由名字（story）、概要信息（metadata，可选项）和步骤（steps）组成。其中步骤可以包括用户消息（user message）、动作（action）、表格（form）以及检查点（checkpoint）等组成。

实例： stories: - story: basics_query metadata: identification: id_card

（6）用户消息（user message）

用户消息由必选关键字intent指定，也可以通过可选关键字entities指定。

实例： stories: - story: story_info steps: - intent: intent_list entities: - entity: entity_list - action: action_list

（7）动作（Actions）

动作包括特定响应动作（responses）和自定义动作（Custom actions），前者由客服程序自动返回特定信息给用户，而后者的信息响应偏重随机性。

实例： stories: - story: story_response steps: - intent: response #特定响应动作 - action: utter_response #定制动作 - action: action_response

（8）规则（Rules）

规则是一种用于训练对话管理模型的训练数据,符合规则的内容遵循相同匹配路径。

实例： rules: - rule: Transfer request to the department if the user requests confirmation

steps: - intent: confirm - action: utter_confirm

（9）域（Domain）

域信息在域文件YAML中定义，域定义意图、实体、响应和动作等信息

intents: - greeting - query entities: - name responses: utter_greet: -

text: "Nice to meet you!" utter_default: - text: "How are you."

（10）策略（policy）

策略一般在配置文件中设置，Rasa配置文件为yml格式，其定义组件和策略（policy）等信息，当用户输入消息时，客服程序基于配置信息进行对应的预测，其中策略（policy）决定对话的每一步中所采取的动作。

实例： policies: - name: execution_policy - name: epolicy

epochs: 50

（11）管道（pipeline）

管道中可以配置语言信息或者模型信息。实例：配置模型支持英语

pipeline: - name: "lang_model" #

加载英语模型 model: "en_core_web_md"

三、Rasa Core简介

Rasa Core 概述 Rasa Core是Rasa的对话管理模块，主要任务是更新对话状态和响应动作选择，然后对用户的输入提供反馈结果。Rasa Core具备预测能力，根据模型的训练结果，可以针对未知对话场景选择响应，因此Core功能的质量高低，决定了智能机器人的水平。

创作不易觉得有帮助请点赞关注收藏~~~

【机器学习】Rasa NLU以及Rasa Core概念和语法简介（超详细必看）相关推荐

Python机器学习实战教学——基于协同过滤的电影推荐系统（超详细教学，算法分析）
注重版权,转载请注明原作者和原文链接作者:Yuan-Programmer 结尾处有效果展示文章目录引言一.技术原理 (一)推荐算法介绍 (二)主流距离计算法 (三)余弦距离计算法二.数据介绍 ...
YAML第一章基本概念及语法
YAML第一章基本概念及语法简介本文对YAML的基本概念及语法进行了详细的分析,尤其是对YAML的语法进行了详细的阐述,旨在希望通过本文能对YAML有一个基本的了解,能够书写YAML文档. 声明 ...
Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之 Rasa幕后英雄系列-机器学习研究员 Johannes
Rasa课程.Rasa培训.Rasa面试系列之 Rasa幕后英雄系列-机器学习研究员 Johannes Mosig 博士 Dialogue Transformers第二作者在 Rasa,我们的团队正 ...
1.Understanding the Rasa NLU Pipeline
在Rasa项目中,NLU管道定义了将非结构化用户消息转换为意图和实体的处理步骤. 它由一系列组件组成,开发人员可以对其进行配置和定制. 本文的目的是解释各个组件在Rasa NLU管道中扮演的角色,并解 ...
Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa NLU意图和实体-分词器
Rasa课程.Rasa培训.Rasa面试系列之: Rasa NLU意图和实体-分词器在Rasa项目中,NLU管道定义了将非结构化用户消息转换为意图和实体的处理步骤.它由一系列组件组成,可以由开发人员 ...
章节五：RASA NLU组件介绍--语言模型和分词器
这里写目录标题一.前言二.语言模型组件 1.MitieNLP 2.SpacyNLP 三.分词器 1.WhitespaceTokenizer 2.JiebaTokenizer 3.MitieTo ...
RASA NLU Chi安装
1 RASA NLU简介... 2 2 准备... 2 2.1 环境说明... 2 3 安装... 4 3.1 下载软件... 4 3.2 安装... 4 3.4 安装问题... 5 4 使用... ...
用Rasa NLU构建自己的中文NLU系统
代码在 https://github.com/crownpku/rasa_nlu_chi 自然语言理解(NLU)系统是问答系统.聊天机器人等更高级应用的基石.基本的NLU工具,包括实体识别和意图识别两 ...
章节六：RASA NLU组件介绍--特征生成器
目录一.前言二.特征生成器 MitieFeaturizer SpacyFeaturizer ConveRTFeaturizer LanguageModelFeaturizer RegexFeatu ...

【机器学习】Rasa NLU以及Rasa Core概念和语法简介（超详细必看）