RASA插槽提取NLU数据

RASA是一个开源的机器人对话框架，用于构建智能对话系统。插槽提取是RASA中的一个重要概念，用于从用户输入的自然语言中提取关键信息，以便进行后续的对话处理和响应生成。

插槽提取是指从用户输入中识别和提取出特定的信息，这些信息通常是对话系统需要了解的上下文相关的实体或属性。通过插槽提取，RASA可以将用户输入中的关键信息映射到预定义的插槽中，以便在对话过程中进行使用和参考。

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，例如日期、时间、地点、人名等，以便进行后续的对话处理和响应生成。插槽提取还可以帮助对话系统理解用户意图和需求，从而更好地满足用户的需求。

对于插槽提取，RASA提供了一些相关的功能和工具。例如，RASA提供了一些预定义的实体类型，如日期、时间、地点等，可以直接在NLU配置中使用。此外，RASA还支持使用自定义的实体类型和规则来进行插槽提取。通过配置合适的实体类型和规则，可以提高插槽提取的准确性和效果。

在RASA中，插槽提取的结果可以通过自定义的操作（Action）来进行处理和使用。通过定义合适的操作，可以将插槽提取的结果用于生成响应、执行特定的业务逻辑等。

总结起来，RASA的插槽提取是指从用户输入的自然语言中识别和提取出特定的实体或属性信息，以便进行后续的对话处理和响应生成。插槽提取在对话系统中起着重要的作用，可以帮助对话系统理解用户意图和需求。RASA提供了相关的功能和工具来支持插槽提取的实现和使用。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云自然语言处理（NLP）：https://cloud.tencent.com/product/nlp
腾讯云智能对话（Chatbot）：https://cloud.tencent.com/product/chatbot

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

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"

1.3K3 0

rasa 介绍文档

actions) Rasa NLU 理解用户的对话，提取出感兴趣的信息 (如意图分类、实体提取等)，以pipeline的方式处理用户对话，在config.yml中配置。...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...RegexEntityExtractor 不需要训练示例来学习提取实体，但至少需要提供两个带注释的实体examples，以便 NLU 模型可以在训练时将其标记为实体。...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: |

2.3K3 2

使用Botkit和Rasa NLU构建智能聊天机器人

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。...实体：提取用户诉求细节的属性。例如：与服务中断、退款等有关的投诉置信度：一个距离指标，该指标能够体现出NLU分析出的结果与意图列表中诉求相差多少。...Rasa基本上提供了一个在各种NLP和ML库之上的高层次的API来负责”意图”的分类和“实体”的提取。这些NLP和ML库则被称为后端，是他们使得Rasa变得智能化。...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。

5.6K9 0

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 NLU将报告训练过的CRFEntityExtractor识别的每种实体类型的召回率，精确率和f1度量。实体评分为了评估实体提取，我们应用一种简单的基于标签的方法。

2.3K3 1

Rasa Stack：创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人教程

1.7K4 0

什么是Rasa智能机器人？如何与LLM结合？

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。...•特征提取组件：负责从NLU数据中提取特征，用于对话管理模型的训练。•策略组件：负责训练和选择最佳的对话策略，包括规则策略、Fallback策略、Memoization策略等。...Rasa服务器负责处理和管理对话。它处理自然语言理解（NLU）的任务，从用户消息中提取意图和实体，使用Rasa Core进行对话管理来预测下一步动作，并使用自然语言生成（NLG）来生成回复。

4K3 0

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。...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。...rasa中已经集成了许多有用的组件，可以看到针对中文文本，有jieba分词，另外还有专门对时间信息进行提取的组件ducklingHTTPExctractor,要使用这些组件都需要安装相应的依赖包。

3.1K3 0

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...如果你已经训练了一个组合的Rasa模型，但是想要查看模型从文本中提取的意图和实体，你可以使用命令rasa shell nlu。...(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。

3.8K2 2

【RASA】TED Policy：Dialogue Transformers

最近工作中使用到rasa，其core部分有一个rasa自己提出的TED Policy框架组建，可用于进行对话决策。...在每个对话回合，TED Policy将三条信息作为输入：用户的消息、预测的先前系统动作以及作为插槽保存到助手内存中的任何值。这些中的每一个都在输入到transformer之前进行了特征化和连接。...这种比较嵌入之间相似性的过程类似于Rasa NLU pipeline中的EmbeddingIntentClassifier预测意图分类的方式。...这个过程在每个对话回合中重复，如下所示：效果：在极低数据情况下，REDP 优于 TED Policy。应该注意的是，REDP 严重依赖其复制机制来预测非合作题外话后先前提出的问题。

8971 0

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。 ?...第三种方法是分类思想，先对一句话提取特征，再根据有多少个槽值或意图训练多少个分类器，输入一句话分别给不同的分类器，最终得到包含槽值的概率有多大，最终得到这个槽值。...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。

4.5K8 0

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! ?

3.1K1 1

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

1.4K1 0

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

6991 1

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。

2.7K3 0

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....return "action_provide_account_help" def run(self, dispatcher, tracker, domain): # 提取用户账户问题的细节

1331 0

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...训练 Rasa 将 ResponseSelector 加入 pipeline pipeline: - name: xxx特征提取组件 - name: xxx意图分类组件 - name: "ResponseSelector

8242 0

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

1.1K1 0

Rasa 聊天机器人专栏（八）：在Docker上运行Rasa

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)。.../actions:/app/actions 这会为包含操作服务的Rasa SDK提取镜像，将自定义操作安装到其中，然后启动服务。要指示Rasa使用操作服务，你必须告诉Rasa它的位置。...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/

5.5K1 1

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

1.3K4 0

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。

3.8K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云