Chatbot_CN 基于深度学习、强化学习、对话引擎的多场景对话机器人 • • • • • • • • Made by Xu • :globe_with_meridians: 项目说明     Chatbot_CN 是一个基于第三代对话系统的多轮对话机器人项目，旨在于开发一个结合规则系统、深度学习、强化学习、知识图谱、多轮对话策略管理的 聊天机器人，目前随着时间的慢慢发展，从最初的一个 Chatbot_CN 项目，发展成了一个 Chatbot_* 的多个项目。目前已经包含了在多轮任务型对话的场景中，基于话术（Story）、知识图谱（K-G）、端到端对话（E2E）。目的是为了实现一个可以快速切换场景、对话灵活的任务型机器人。 同时，Chatbot_CN 不仅仅是一个对话系统，而是一套针对客服场景下的完整人工智能解决方案。对话是解决方案的核心和最重要一环，但不仅限于对话，还包括智能决策

介绍 支持rasa json数据格式的bert finetune 准备 在训练finetune模型前需要先下载bert pre-train model，这里用的是中文的，可去官网下载chinese_L-12_H-768_A-12 。 json文件称为rasa_dataset_training.json ，dev的json文件称为rasa_dataset_testing.json ，当然你可以在run_classifier.py代码里面做相应的修改。 版本 bert-serving-client == 1.6.0 bert-serving-server == 1.6.0 命令 sh run.sh

清晰表达 与智能代理建立对话界面的平台 Articulate是用于与智能代理建立对话界面的平台。 它主要建立在Rasa NLU之上，后者内部使用Duckling，spaCy和tensorFlow。 它实现了一个自定义的对话管理解决方案，该解决方案能够进行复杂的深层对话，但侧重于使用的简单性。 如果您准备开始使用，请直接跳至 团队 智能平台集团 SPG是一个由全栈开发人员，机器学习工程师和UX设计人员组成的团队，致力于大规模解决企业数据问题。 我们热爱开源，并且很高兴能够在我们的旅途中构建开源项目。 Samtec，Inc. Samtec是我们的母公司。 SPG团队的几乎所有成员都是从Samtec内部的工程师，开发人员或业务用户开始的。 意识到Samtec以及其他同等规模的企业可能面临的问题，创建了SPG来解决其中的一些需求。 我们对Samtec作为一家公司和一家人的热爱驱使我们开发能够改善Samtec客户体验和服务的产品。 执照 版权所有2018 Samtec。 根据Apache许可版本2.0（“许可”）许可； 除非遵守许可，否则不得使用此文件。 您可以在以下位置获得许可的副本：

聊天室 Rasa NLU的数据生成器 • • •• Chatette是一个Python程序，为给定模板文件的生成训练数据集。 如果您想为自然语言理解任务制作示例数据的大型数据集，而又不费吹灰之力，那么Chatette是适合您的项目。 具体来说， Chatelet实现了一种特定于域的语言（ DSL ），该语言允许您定义模板以生成大量的句子，然后将其保存为Rasa NLU的输入格式。 使用的DSL几乎是Rodrigo Pimentel创建的优秀项目的超集。 （注意：DSL实际上是Rasa NLU的Chatito v2.1.x的超集，而不是所有可能的适配器。 ） 交互式模式也可用： 安装 要运行Chatette ，您将需要安装 。 Chatette可与Python 2.7和3.x（> = 3.4）一起使用。 Chatette在上可用，因此可以使用pip安装： pip install chatette 或者，您可以克隆并安装要求： pip install -r requirements/common.txt 然后，您可以通过在目录Chatette/chatette/执行以下

融合多源知识的DNN语义解析模型 融合多策略的NLU模型 基于千亿用户点击数据的DNN语义匹配模型等 对话管理

TJU_NLU:数据标注平台

total_word_feature_extractor_zh.dat数据集：部署中文nlu----基于rasa_nlu

Rasa nlu 构建中文系统-附件资源

意图识别 11785的意图识别和NLU项目

基于知识图谱的医疗诊断知识问答系统 环境 python 3.7 tensorflow 1.14.0 keras 2.2.0 bert4keras 0.10.0 gensim 3.8.3 pyahocorasick 1.4.0 后期计划 系列视频持续更新中……，后期代码也将一并上传 本项目系列视频大纲如下，最后可能会有细微差别，影响不大