LUA5.4动态链接库，支持中文函数，适用于Nlua,亲测可行。lua5.4相对于之前的版本，有了重大的改进，资源包括x86 x64两个版本，自行选择使用

Project_Rasa:Projeto Rasa NLU 1.0。 在Linux上使用ChatBot进行简单的开发Flask，Docker，Spacy（NLP）和Rasa（NLU）

中科大自然语言理解期末资料，含08/12/20年试卷，21年回忆版在博客中，期末开卷，打印资料中最长的那个pdf和老师PPT就够了

思科普 secop 高效压缩机 DLX-KK.1

Rasa nlu 构建中文系统-附件资源

Chatbot_CN：基于金融-司法领域（兼有闲聊性质）的聊天机器人，其中的主要模块有信息抽取，NLU，NLG，知识图谱等，并利用Django整合了前端展示，目前已经封装了nlp和kg的restful接口

详细介绍了有关NLP的基本知识

自然语言处理对话构建框架，有很详尽的中文介绍，rasa的官方笔记，中文是翻译结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

洛克机器人 LockeBot：使用和数据库实现基本问答机器人的演示。 这是什么？ 它是一款可以通过终端，电子邮件， 或回答简单问题的机器人 在经过实例训练后，它（一定程度上）能够概括问题并以相似的方式回答问题。 这些问题将转换为意图和实体，然后将其用于构造查询以针对数据库运行以提供答案。 这是RoyBot版本的演示 :crown: （这是训练有素/编码回答一系列关于英语和英国君主不同的问题），当程序运行时，您可以访问它生活在Facebook Messenger的 这个项目源于我使用Rasa NLU在Python中构建机器人的实验。 我应该事先意识到，这不一定是使用它的完美方法，并且可能有许多事情可以用更Python化的方式来完成，但是我的目的是通过共享它，其他人将能够获得一些东西基本的工作原理，否则他们会在另一个项目中将其用作灵感。 Rasa NLU具有极大的优势，可以让您在本地处理NLU模型，从而不将数据移交给第三方。 我并不是从理论上反对使用第三方NLU工具，但是在了解可能的情况时，不需要外部参与非常有用，我怀疑其他人也可能处于这种位置。 这个项目的一个有趣的选择是在上

RasaCore项目，自然语言理解官方文档，中文版本 入门 • 动机 • 但我不用python代码！ • 安装 教程 • 建立一个简单的机器人 • 监督学习教程 • 互动学习 • 没有Python的Rasa Core 深潜 • 域，插槽和操作 • 故事 - 训练数据 • 常见模式 • 探究 - 如何融合在一起 • HTTP服务器 • 连接到消息和语音平台 • 计划提醒 Python API • 代理人 • 事件 开发者文档 • Featurization • 解释器 • 自定义策略 • 跟踪对话状态 • 迁移指南 • 更改日志