Rasa的扩展性 1. 如何使用自定义NLU组件和自定义策略 自定义NLU和自定义策略使用方式一致,但是绝大多数情况,开发者不需要使用自定义策略。重点介绍custom NLU...

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一、rasa的工作原理 rasa3.0中,NLU和Core都作为有向无环图(DAG)计算的一部分进行编排。即所有的计算过程(也就是组件)都作为图的节点,计算过程之间的依赖关系...
一、阅读源码前 阅读前必须熟悉rasa所用的术语,快速了解术语最佳方式就是阅读文档。熟悉之后,根据名字即可知道代码对象属于什么属于的范畴,不用仔细阅读代码即可知晓代码对象作用...
Rasa简介 Rasa框架包含四个部分: Rasa NLU:提取用户想要做什么和关键的上下文信息 Rasa Core:基于对话历史,选择最优的回复和动作 通道(channel...
当前主流的人机对话系统主要包括5个部分: 语音识别模块(ASR):语音转文本 自然语言理解模块(NLU):对用户问题进行处理,得到对话意图和实体 对话管理模块(DM):按照当...
111. 二叉树的最小深度[https://leetcode-cn.com/problems/minimum-depth-of-binary-tree/] 难度简单689 给...
104. 二叉树的最大深度[https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/] 难度简单 给定一个...
101. 对称二叉树[https://leetcode-cn.com/problems/symmetric-tree/] 难度简单 给你一个二叉树的根节点 root , 检查...
100. 相同的树[https://leetcode-cn.com/problems/same-tree/] 难度简单 给你两棵二叉树的根节点 p 和 q ,编写一个函数来检...
5203. 统计可以提取的工件[https://leetcode-cn.com/problems/count-artifacts-that-can-be-extracted/...
一、rasa生态工具 数据生成工具: chatito chatette 数据标注工具: doccano RasaChinese软件包【官方推荐】 二、对话驱动开发 对话驱动开...
数据处理的第一步自然是将待处理的数据从硬盘或者其他地方加载到程序中,此时读入的是原始文本数据,还需要经过第3章介绍的分句、标记解析等预处理过程转换为标记序列,然后再使用词表映...
一个序列中通常含有多个词向量,那么如何将它们表示为一个多层感知器的输入向量呢?一种方法是将n个向量拼接成一个大小为n×d的向量,其中d表示每个词向量的大小。不过,这样做的一个...
为了评估一组参数的好坏,需要有一个准则,在机器学习中,又被称为损失函数(Loss Function)[2]。简单来讲,损失函数用于衡量在训练数据集上模型的输出与真实输出之间的...
为了解决序列到序列模型记忆长序列能力不足的问题,一个非常直观的想法是,当要生成一个目标语言单词时,不光考虑前一个时刻的状态和已经生成的单词,还考虑当前要生成的单词和源语言句子...
无论是传统的循环神经网络还是LSTM,信息流动都是单向的,在一些应用中这并不合适,如对于词性标注任务,一个词的词性不但与其前面的单词及其自身有关,还与其后面的单词有关,但是传...
在多层感知器中,每层输入的各个元素都需要乘以一个独立的参数(权重),这一层又叫作全连接层(Fully Connected Layer)或稠密层(DenseLayer)。然而,...
使用感知器模型时,有两个棘手的问题需要加以解决。首先是如何将一个问题的原始输入(Raw Input)转换成输入向量x,此过程又被称为特征提取(Feature Extracti...
334. 递增的三元子序列[https://leetcode-cn.com/problems/increasing-triplet-subsequence/] 难度中等489...
258. 各位相加[https://leetcode-cn.com/problems/add-digits/] 难度简单443 给定一个非负整数 num,反复将各个位上的数字...