python安装Rasa NLU实现聊天机器人中的意图分类和实体提取

Song • 1863 次浏览 • 0 个回复 • 2019年05月08日

Rasa NLU是一种开源自然语言处理工具,用于聊天机器人中的意图分类和实体提取;主要是理解用户意图,配合rasa_core使用可以实现AI对话。

一、安装配置rasa_nlu

Linux安装rasa_nlu,使用pip即可安装:

pip install jieba
pip install rasa_nlu
pip install git+https://github.com/mit-nlp/MITIE.git
  • Jieba(中文分词):是一个强大的分词库,完美支持中文分词。
  • Mitie(信息抽取):它是一款免费且先进的信息抽取工具,目前包含了命名实体抽取、二元关系检测功能,另外也提供了训练自定义抽取器和关系检测器的工具。

二、简单使用

1、启动服务器端

您可以运行一个简单的http服务器来处理使用您的项目的请求

python -m rasa_nlu.server --path projects

同时也可以使用-c加载配置以及--path加载模型等,具体参考文档服务器配置

2、API调用

上面我们启动了服务端,接下来我们调用一下测试数据:

$ curl -XPOST localhost:5000/parse -d '{"q":"hello there"}'

同时也可以传递更多参数:

  • project: 项目
  • model: 模型 同时你也可以调用localhost:5000/train?project=my_project&model=my_model_name

三、更多使用方法

这里只是简单的使用方啊,你可以查看文档获取更多方法:

  • 训练数据格式:您可以将训练数据提供为markdown或json,作为单个文件或包含多个文件的目录。
  • 组件配置:选择模型,选择框架等
  • 服务器配置:您可以运行一个简单的http服务器来处理使用您的项目的请求
  • HTTP API:以HTTP API的形式调用
  • Python API:除了将Rasa NLU作为HTTP服务器运行之外,您还可以直接在python程序中使用它。
  • 在云服务器存储模型:Rasa NLU支持使用S3和 GCS来保存模型。

项目地址:


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原文出处: https://ptorch.com/news/244.html
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