前言:

  最近了解了一下Rasa,阅读了一下官方文档,初步搭建了一个聊天机器人。

  官方文档:https://rasa.com/docs/  

  搭建的chatbot项目地址: https://github.com/handsomecui/chat-robot.git

Rasa介绍:

  Rasa Stack 开源机器学习工具,供开发人员创建上下文AI助手和聊天机器人,由 Rasa Core and NLU 组成。

  rasa-nlu:用于自然语言理解的库,具有意图分类和实体提取
        识别结构化数据,根据培训数据了解用户信息,可以根据预定义意图解释意义。

  rasa-core(DM):基于机器学习的对话管理的聊天机器人框架
        基于NLU的输入和历史对话,训练数据,Core决定接下来的对话内容。
智能聊天机器人——基于RASA搭建-LMLPHP
项目简介:
  配置文件:
  nlu_data.md 存放意图以及对应的问法
  stories.md和domain.md 存放故事情节以及实体,对应的输出
  主要依赖介绍:
   Jieba
    作用:中文分词。
    简介:是一个强大的分词库,完美支持中文分词。
   Mitie
    作用:信息抽取
    简介: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。
使用流程:
    1.创建NLU实例

      2.定义NLU模块配置
      3.训练NLU模型
      4.测试NLU模型
      5.训练使用Rasa Core输出内容
      6.定义Domain:意图,行为,模板
      7.训练对话模型 
      8.开始对话
后续扩展:
  tensorflow,同义词库,爬数据训练
  
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05-11 10:54