数据隐私Rasa NLU

数据隐私是指个人或组织的数据在收集、存储、处理和传输过程中的保护和控制。在云计算领域，数据隐私尤为重要，因为用户的数据通常存储在云服务器上，需要确保数据不被未经授权的访问、泄露或滥用。

数据隐私的分类可以根据数据的敏感程度和使用目的进行划分。常见的分类包括个人隐私数据（如个人身份信息、健康记录等）、商业隐私数据（如商业机密、客户数据等）和政府隐私数据（如国家安全信息、公民数据等）。

数据隐私的优势在于保护个人隐私权利、防止数据泄露和滥用、增强用户信任感、遵守法律法规以及提升企业声誉。

数据隐私的应用场景非常广泛，涵盖了各个行业和领域。例如，在医疗健康领域，保护患者的健康记录和个人身份信息是至关重要的；在金融领域，保护客户的财务数据和交易记录是必不可少的；在教育领域，保护学生的个人信息和学习成绩是必须的。

腾讯云提供了一系列与数据隐私相关的产品和服务，包括：

数据加密服务：腾讯云提供了多种加密技术，包括数据加密传输、数据加密存储和数据加密计算，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
访问控制服务：腾讯云的访问控制服务可以帮助用户对数据进行细粒度的权限管理，确保只有授权的用户才能访问敏感数据。
数据备份与恢复服务：腾讯云提供了数据备份和恢复的解决方案，确保数据在意外情况下的安全性和可靠性。
安全审计与监控服务：腾讯云提供了安全审计和监控服务，帮助用户实时监控数据的访问和使用情况，及时发现异常行为。
合规与认证服务：腾讯云通过了多项国际和行业的安全合规认证，包括ISO 27001、ISO 27017、ISO 27018等，确保用户数据的合规性和安全性。

更多关于腾讯云数据隐私相关产品和服务的信息，可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/product/security

相关·内容

Rasa NLU 实践

实践 pip install --no-deps -r full_requirements.txt cd Chapter02/ rasa train nlu 训练 rasa train nlu ┌──...Your Rasa model is trained and saved at 'models/nlu-20221107-100026-rainy-gazebo.tar.gz'....-rw-rw-r-- 1 web web 20238659 Nov 10 09:55 nlu-20221110-095458-green-trill.tar.gz 运行测试 rasa shell nlu...rasa shell nlu /opt/bdp/data01/anaconda3/envs/rasa/lib/python3.8/site-packages/future/standard_library...重新训练 rasa train nlu 测试 rasa shell nlu Next message: 你很优雅的完成了任务 { "text": "你很优雅的完成了任务", "intent"

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使用Botkit和Rasa NLU构建智能聊天机器人

取而代之的，我们通过使用一个叫做Rasa的开源的NLU来完美的代替API.ai和Wit.ai，这样一来，我们便能够在AWS上对其进行托管和管理了。...相反的，NLU只是NLP的一个子领域，它的任务是将未处理过的输入信号转化成一种机器能够识别理解并且能够给予反馈的数据结构，这是一项细小的分支但是却非常复杂。...Rasa NLU 在本节中，我将详细解释Rasa NLU，并且提供给你一些你应该熟知的在NLP中常用的术语。意图：将用户的诉求告知机器。例如：提出投诉，要求退款等请求。...我的训练数据如下所示： { "rasa_nlu_data": { "common_examples": [ { "text": "hi...这些媒介软件提供Botkit与数据库、CRM、NLU和统计工具的集成接口，使得该框架更加具有可扩展性。

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Rasa 聊天机器人专栏（一）：基本原理介绍

2.查看你的NLU训练数据 Rasa助手的第一个部分是NLU模型。NLU代表自然语言理解，这意味着将用户消息转换为结构化数据。...运行下面的代码，查看由rasa init命令创建的NLU训练数据: cat data/nlu.md 以##开始的行定义意图的名称，这些名称是具有相同含义的消息组。...Rasa的工作是预测用户向助手发送新消息时的正确意图。你可以在[训练数据格式]()中找到数据格式的所有细节。 3. 定义你的模型配置配置文件定义了模型将使用的NLU和Core组件。...该命令将调用Rasa Core和NLU训练函数，并将训练后的模型存储到models/目录中。该命令只会在数据或配置发生更改时自动对不同的模型部件进行重新训练。...rasa train echo "Finished training." rasa train命令将同时查找NLU和Core数据，并训练一个组合模型。 7. 和你的助手谈谈恭喜你! ?

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Rasa 聊天机器人专栏（二）：命令行界面

如果你只想训练NLU或Core模型，你可以运行rasa train nlu或rasa train core。但是，如果训练数据和配置没有改变，Rasa将自动跳过训练Core或NLU。...位置参数: {core,nlu} core 使用你的故事训练Rasa Core模型 nlu 使用你的NLU数据训练Rasa NLU模型可选参数: -h...nlu 使用测试NLU数据测试Rasa NLU模型。可选参数: -h, --help 显示帮助消息并退出。...(默认：None) 训练和测试数据拆分要创建NLU数据的拆分，请运行： rasa data split nlu 你可以使用以下参数指定训练数据，百分比和输出目录：用法: rasa data split...--data DATA 包含Rasa NLU数据的文件或目录的路径。(默认 None) --out OUT 保存Rasa格式的训练数据的文件。

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Rasa Stack：创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人教程

NLU根据您之前的训练数据了解用户的信息： • 意图分类：根据预先定义的意图解释含义（例如：我需要94301中的一个GP是一个寻找医生意图的置信度是93%） • 实体提取：识别结构化数据（例如：gp 是医生类型和...它是基于机器学习的对话管理，根据 NLU 的输入、对话历史和您的训练数据预测下一个最佳行动。（例如：Core 有87%的信心，预约是下一个最佳操作，与用户确认是否希望更改主要联系信息）。...为此，您将训练 NLU 模型，该模型将以简单的文本格式接收输入并提取结构化数据。这种称为意图的结构化数据将帮助bot理解您的消息。您要做的第一件事是定义bot应该理解的用户消息。...Rasa Core 模型以训练“故事”的形式从真实的会话数据中学习。故事是用户和机器人之间的真实对话，其中用户输入表示为意图和机器人的响应被表示为动作名称。...添加更多的NLU数据，重新导入NLU模型并重新启动bot。添加更多的故事以提供更多关于您的bot应该如何工作的示例。然后重新训练 Rasa Core 模型来尝试它！

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Rasa 聊天机器人专栏（五）：模型评估

作者 | VK 编辑 | 奇予纪出品 | 磐创AI团队出品模型评估 NLU模型评估机器学习中的标准技术是将一些数据作为测试集分开。...你可以使用以下方法将NLU训练数据拆分为训练集和测试集： rasa data split nlu 如果你已经这样做了，你可以使用此命令查看你的NLU模型预测测试用例的情况： rasa test nlu...在比较期间排除的训练数据的百分比。（默认：[0,25,50,75]）比较NLU管道通过将多个管道配置（或包含它们的文件夹）传递给CLI，Rasa将在管道之间进行比较检查。...实体提取 CRFEntityExtractor是你使用自己的数据训练的唯一实体提取器，因此是唯一将被评估的实体提取器。如果你使用spaCy或预训练实体提取器，Rasa NLU将不会在评估中包含这些。....Rasa 聊天机器人专栏（三）：架构介绍 5.Rasa 聊天机器人专栏（四）：消息和语音通道 6.Rasa 聊天机器人专栏（五）：模型评估 7.Rasa 聊天机器人专栏（六）：验证数据 8.Rasa

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rasa 介绍文档

Rasa介绍 1.1 架构 Rasa Open Source: NLU (理解语义) + Core (决定对话中每一步执行的actions) Rasa SDK: Action Server (调用自定义的...1.3 常用命令 rasa init # 使用自带的样例数据生成一个新的 project rasa train # 训练模型 rasa test # 测试训练好的...rasa 模型 (默认使用最新的) rasa interactive # 和 bot 进行交互，创建新的训练数据 rasa shell # 加载模型 (默认使用最新的)，在命令行和...nlu.yml 配置训练数据：实体识别的训练数据需要将文本里的实体内容用[]括起，后面接其所属的实体名字(entity_name) - intent: 手机产品介绍 examples: |...，在其中定义了一个新的MyComponent类，并在pipeline中添加如下： pipeline: - name: "rasa.nlu.components.MyComponent" rasa/nlu

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用 TensorFlow_text(3) 构建 Rasa 中文分词 tokenizer

在 Rasa 源代码路径： /rasa/nlu/tokenizers 创建文件 tensorflow_text_tokenizer.py： import glob import logging import...import Component from rasa.nlu.tokenizers.tokenizer import Token, Tokenizer from rasa.shared.nlu.training_data.message...import Message logger = logging.getLogger(__name__) if typing.TYPE_CHECKING: from rasa.nlu.model...在 nlu.yml 增加一组测试数据： nlu: - intent: eat_search examples: | - 我想找地方吃饭 - 我想吃[火锅](food)了 -.../blob/master/rasa/nlu/tokenizers/jieba_tokenizer.py

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什么是Rasa智能机器人？如何与LLM结合？

在Rasa中，NLU使用机器学习算法和自然语言处理技术来完成这一任务。5.槽（slot）：指的是与领域相关的关键数据，例如时间、地点、人名、产品名称等。...2.NLU处理：NLU模块接收用户输入并进行自然语言理解，将其转化为结构化的数据，如意图、实体等。...rasa train 在Rasa中，当你运行rasa train命令时，将触发以下执行流程： 1.数据加载：Rasa会加载训练数据，包括NLU数据和对话流程数据。...NLU数据包括用户意图和实体，对话流程数据包括对话状态和对话行为。2.特征提取：Rasa将从NLU数据中提取特征，这些特征将用于训练对话管理模型。...在这个过程中，Rasa会涉及多个组件，包括： •NLU组件：负责加载和处理NLU数据，包括意图和实体的提取。•对话管理组件：负责对话状态的跟踪和管理，包括将对话状态转化为特征向量，预测下一个动作等。

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基于RASA的task-orient对话系统解析（一）

rasa代码结构本文涉及的rasa版本是1.1.8，当前rasa在pip上的版本为1.2.5，版本间代码有轻微变动，不过与0.1.X版本相比，代码结构有很大不同，将之前的rasa_core和rasa_nlu...合并到了rasa的主路径下，作为core和nlu的子package。...在rasa中，这些不同的预处理工作以及后续的意图分类和实体识别都是通过单独的组件来完成，因此component在NLU中承担着完成NLU不同阶段任务的责任。...说到这里，提一下rasa支持的原始训练数据的存放格式，主要支持markdown，wit，luis等文件格式，当然也可以提供json格式的数据。...rasa如何读取这些格式的训练数据则是在如下代码包里定义： ? rasa-nlu读取不同格式训练数据 ? CRFEntityExtractor部分定义2 persist和load方法。

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rasa，一个强大的 Python 库！

Github地址：https://github.com/RasaHQ/rasa Rasa是一个开源的机器学习框架，用于构建对话式人工智能（AI）。...安装安装Rasa相对简单，可以通过pip命令直接安装： pip install rasa 为了确保所有依赖项都被正确安装，建议在虚拟环境中进行安装。...特性开源与自托管：提供完全的控制权和数据隐私。自然语言理解（NLU）：用于解析和理解用户输入的自然语言。对话管理：通过机器学习模型管理对话流程。...初始化项目 rasa init 这个命令会创建一个新的Rasa项目，包括所有基础的配置文件和训练数据示例。 2. 训练模型 rasa train 这将训练对话管理和NLU模型。 3....总结在本文中，详细介绍了Python Rasa库的功能及其在聊天机器人开发中的应用。Rasa作为一个开源框架，提供了丰富的工具和功能，使得开发复杂的对话系统变得更加简单和高效。

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Rasa 聊天机器人专栏（六）：验证数据

作者 | VK 编辑 | 奇予纪出品 | 磐创AI团队出品验证数据测试域和数据文件的错误要验证域文件，NLU数据或故事数据中是否存在任何错误，请运行验证脚本。...你可以使用以下命令运行它: rasa data validate 上面的命令运行会验证所有的问及那。...(默认:domain.yml) --data DATA 包含Rasa数据的文件或目录。(默认:data) Python日志选项: -v, --verbose 详细输出。...verify_intents(): 检查域文件中列出的意图是否与NLU数据一致。 verify_intents_in_stories(): 验证故事中的意图，检查它们是否有效。...请参阅以下代码: import logging from rasa import utils from rasa.core.validator import Validator logger = logging.getLogger

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Rasa 聊天机器人专栏开篇

5.Rasa 聊天机器人专栏（四）：消息和语音通道 6.Rasa 聊天机器人专栏（五）：模型评估 7.Rasa 聊天机器人专栏（六）：验证数据 8.Rasa 聊天机器人专栏（七）：运行服务 9.Rasa...https://pypi.rasa.com/simple 这将同时安装Rasa和Rasa X。...NLU 管道依赖项 Rasa NLU有用于识别意图和实体的不同组件，其中大多数都有一些额外的依赖项。当你训练NLU模型时，Rasa将检查是否安装了所有必需的依赖项，并告诉你缺少哪一个依赖项。...en 这将安装Rasa NLU、spacy及其英语语言模型。...要做到这一点，只需运行以下命令: pip install rasa 第二个选择:MITIE MITIE后端对于小型数据集执行得很好，但是如果你有数百个示例，那么训练可能会花费很长时间。

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北邮张庆恒：如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统（有源码视频）| 分享总结

在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上，来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具，并结合 rasa core 搭建对话系统框架的一些经验，方便初学者入门...第二部分是基于 Rasa 搭建电信领域任务型对话系统的实操训练。分别是基于 Rasa nlu 实现自然语言理解和基于 rasa core 实现对话管理。 ?...第二种方法是生成模式，主要两个代表性的 HMM，CRF, 这样就需要标注数据。...第二部分是用 Rasa 实现任务型对话系统。Rasa nlu 是自然语言理解框架，主要实现实体识别，意图识别等。Rasa core 是对话管理框架，主要实现状态跟踪、policy 训练，在线学习等。...实操部分使用 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‘’具体代码实现过程推荐观看 AI 慕课学院提供的视频回放。

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Rasa Core实践报时机器人

实战：报时机器人 nlu.yml stories.yml domain.yml config.yml endpoints.yml actions.py 测试 learn from https://github.com...领域 domain 定义了所有信息：意图、实体、词槽、动作、表单、回复意图、实体应该跟 rasa nlu 中的保持一致 utter_ 开头的回复表示渲染同名模板发送给用户 responses...内置的一些默认动作自定义动作满足后端交互计算需求，如查数据库、第三方api请求 4....策略 policy 策略负责学习故事，从而预测动作有一些内置的策略，他们有优先级，除非是专家，不要随意修改优先级数据增强：使用 Rasa 命令时，添加 -- augmentation 来设定数据增强的数量...version: "3.0" nlu: - intent: greet examples: | - 你好 - 您好 - hello - hi

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Rasa 基于知识库的问答音乐百科机器人

使用 ActionQueryKnowledgeBase 创建知识库 NLU数据 2....InMemoryKnowledgeBase 实现中，每个 obj 都有至少有 name，id 属性 NLU数据意图想要进行知识库信息查询 version: "3.0" nlu: - intent:...import utils from rasa_sdk.executor import CollectingDispatcher from rasa_sdk.knowledge_base.actions...train rasa run --cors "*" rasa run actions python -m http.server 使用Neo4j 图数据库 docker 安装 docker run...windows set USE_NEO4J=1 rasa run actions

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RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台

用他们自己的话来说： Rasa是一个开源（Python）机器学习框架，用于自动化基于文本和语音的对话：NLU，对话管理，连接到Slack，Facebook等 - 创建聊天机器人和语音助手。...•在Rasa和你自己的后端/应用程序之间添加多租户（Rasa本身不支持此功能）、会话和元数据。这个背景故事很熟悉。一个朋友来找我帮忙解决问题。...3.数据库模型创建数据库模式4.训练Rasa模型，使其准备好运行5.使用Rasa设置ngrok，以便Telegram具有回复您的API服务器的Webhook6.设置Rasa actions服务器，以便Rasa...2.Rasa有两个组件，一个是核心的Rasa应用程序，另一个是运行的Rasa操作服务器。3.必须通过几个yaml文件进行配置（已完成）：•config.yml - 包含NLU流水线和策略配置。...4.必须训练Rasa的NLU模型，这可以通过CLI使用rasa train完成。当您运行make install时自动完成此操作。5.Rasa的核心必须在训练后通过rasa run运行。

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Rasa 使用ResponseSelector实现FAQ和闲聊

训练 Rasa 4....FAQ机器人 nlu.yml responses.yml stories.yml rules.yml domain.yml config.yml endpoints.yml 客户端/服务端测试 learn...from https://github.com/Chinese-NLP-book/rasa_chinese_book_code FAQ：常见问题解答 1....定义用户问题 ResponseSelector 训练数据中的意图命名格式跟普通的意图格式不一样： ResponseSelector 需要采用 group/intent 格式（group称为检索意图...）普通意图命名不能包含/字符示例 nlu: - intent: faq/work_location examples: | - 校园招聘录取的应届生主要工作地点在哪里?

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Rasa 基于规则的对话管理: 天气预报机器人

文章目录 1. fallback NLU fallback 2. 意图触发动作 3. 表单定义表单激活表单执行表单任务 4....actions.py 测试 learn from https://github.com/Chinese-NLP-book/rasa_chinese_book_code 1. fallback 机器人不明白用户意思的时候...ambiguity_threshold: 0.1 配置的意思：意图分类组件预测的结果中，最高的置信度 <= 0.6 or 最高的前2个意图得分之差 <= 0.1 ，那么 NLU 的意图就会被替换为 nlu_fallback...import Action, Tracker from rasa_sdk.executor import CollectingDispatcher from service.normalization...%=xxx rasa run --cors "*" python -m http.server 测试结果：缺少词槽的情况：上下文继承

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Rasa 聊天机器人专栏（八）：在Docker上运行Rasa

运行此命令将产生大量输出: 创建了Rasa项目使用项目的训练数据训练初始模型要检查命令是否正确完成，请查看工作目录的内容: ls -1 初始项目文件应该都在那里，以及包含训练的模型的models目录...使用Docker训练自定义Rasa模型编辑config.yml文件以使用所需的管道，并将NLU和Core数据放入data/目录中。...可以使用你的训练数据训练模型 rasa / rasa:latest-full:使用标记为latest-full的Rasa镜像 train:在容器内执行rasa train命令。...注意: 如果你使用的是自定义NLU组件或策略，则必须将模块文件添加到Docker容器中。你可以通过挂载文件或将其包含在你自己的自定义镜像中来实现此目的(例如，如果自定义组件或策略具有额外的依赖关系)。...如果你希望跟踪器存储组件(例如某个数据库)成为Docker Compose文件的一部分，请在其中添加相应的服务和配置。原文链接：https://rasa.com/docs/

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