使用 RASA NLU 来构建中文自然语言理解系统（NLU） 本仓库提供前沿、详细和完备的中文自然语言理解系统构建指南。 在线演示 TODO 特性 提供中文语料库 提供语料库转换工具，帮助用户转移语料数据 提供多种基于 RASA NLU 的中文语言处理流程 提供模型性能评测工具，帮助自动选择和优化模型 系统要求 Python 3 (也许支持 python2, 但未经过良好测试) 处理流程 详情请访问 可用 pipeline 列表 MITIE+jieba 描述 jieba 提供中文分词功能 MITIE 负责 intent classification 和 slot filling 安装依赖的软件包 pip install git+https://github.com/mit-nlp/MITIE.git pip install jieba 下载所需的模型数据 MITIE 需要一个模型文件，在本

python基于Rasa_NLU框架的中文自然语言理解系统_支持Spacy中文模型和Jieba分词_用于构建中文对话机器人的意图识别和实体抽取系统_包含中文词向量加载模块_支持自定义Jieba.zip 在当今人工智能技术高速发展的背景下，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进步，其中自然语言理解（NLU）作为NLP的一个核心分支，扮演着至关重要的角色。自然语言理解系统能够使计算机更好地理解和解释人类语言，从而实现与人的有效交流。Rasa-NLU作为一款开源的自然语言理解框架，以其高度的灵活性和扩展性，在构建对话机器人和聊天机器人方面广受欢迎。 本项目正是基于Rasa-NLU框架，针对中文语言环境进行优化和扩展，旨在打造一套中文自然语言理解系统。系统不仅支持Spacy中文模型，还集成了Jieba分词工具，这两大支持为中文意图识别和实体抽取提供了强大的语言处理能力。Spacy模型以其先进的自然语言处理算法和丰富的语言模型库，在语义理解方面表现出色，而Jieba分词作为中文文本处理的利器，能高效准确地进行词汇切分，极大地提升了文本解析的准确度和效率。 此外，系统中还特别加入了中文词向量加载模块。词向量是一种将词汇转换为数学形式的表示方式，使得计算机能够理解词汇之间的语义关系。在自然语言处理任务中，利用词向量能够显著提升意图识别和实体抽取的准确性和效率。通过加载预训练的中文词向量，系统能够更好地把握词语的语义信息，对于理解用户输入的语句含义至关重要。 值得一提的是，本系统还支持自定义Jieba分词工具。用户可以根据自己的需求，对分词词典进行扩展和修改，或者直接使用自定义的Jieba.zip文件，这大大提高了系统的适应性和个性化水平。对于特定领域的对话机器人构建，用户可以通过自定义分词来优化对话内容的理解，从而更准确地识别用户的意图和抽取相关信息。 项目的实施和使用离不开详尽的文档说明。压缩包中包含的“附赠资源.docx”和“说明文件.txt”为用户提供必要的指导和信息，帮助用户快速了解系统的工作原理和操作步骤。同时，通过“rasa_nlu_cn-master”文件夹，用户可以直接接触到系统的源代码和相关配置，这对于需要对系统进行定制化开发的用户来说，无疑是一个巨大的便利。 基于Rasa-NLU框架的中文自然语言理解系统，通过集成Spacy中文模型、Jieba分词、中文词向量加载模块以及支持自定义分词功能，为构建具有高识别准确率和强大语义理解能力的中文对话机器人提供了完整的解决方案。这一系统的推出，无疑将推动中文自然语言理解技术的发展，并为相关应用的开发提供强有力的技术支持。

拉萨聊天机器人 这是一个简单的聊天机器人，可以为您提供有关印度国家/地区信息的covid19

Sara - Rasa 演示机器人 :person_surfing: 介绍 此 repo 的目的是展示使用开源 Rasa 框架构建的上下文 AI 助手。 Sara 是 alpha 版本，存在于我们的文档中，帮助开发人员开始使用我们的开源工具。 它支持以下用户目标： 理解 Rasa 框架 开始使用 Rasa 回答一些关于 Rasa 的常见问题 将技术问题指向特定文档 订阅 Rasa 通讯 请求与 Rasa 的销售团队通话 处理基本的闲聊 您可以在找到 Sara 的计划增强功能 :construction_worker:‍ 安装 要安装 Sara，请克隆 repo 并运行： cd rasa-demo make install 这将安装机器人及其所有要求。 请注意，此机器人应与 python 3.6 或 3.7 一起使用。 :robot: 运行萨拉： 使用rasa train训练模型（这将需要大量内存来训练，如果您想更快地训练它，请尝试使用--augment

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

健康检查Rasa ChatBot 这是基于rasa的聊天机器人。 向用户询问几个与健康相关的问题，最后将日志共享回用户。 该项目演示了使用rasa开源sdk创建基于NLP的聊天机器人是多么容易。 它主要由表单和自定义动作组成。 保留了适合初学者的范围，以便任何希望入门的人都可以参考。 设定与安装 建议将Python 3.6或Python 3.7与rasa框架一起使用。 以下是运行此项目的步骤。 克隆此存储库的master分支，并在终端中打开根目录。 使用python创建虚拟环境： python3.7 -m venv ./venv并通过source ./venv/bin/activate激活它 安装rasa pip install rasa ，现在您可以运行下面描述的rasa命令。 生成训练模型 确保python virtual env在终端中处于活动状态。 将目录更改为backend

•••• •• 它是什么 Botfront是使用Rasa构建的开源企业级对话平台。 它为领域专家，会话设计师和工程师提供了超直观的界面和协作功能。 强调 :smiling_face_with_sunglasses: 易于使用 :graduation_cap: 强大的 :laptop: 开发人员友好 我们的主要目标是降低进入对话式AI的技术壁垒。 实现上下文感知的对话应该和聊天一样容易。 Botfront使用Rasa ，这是一个功能强大且可用于生产的会话式AI库。 Botfront公开了所有Rasa功能并抽象了其复杂性。 Botfront直观的CLI可以在您的开发计算机上协调所有Botfront的服务。 编写，培训，自动重新加载动作代码，它可以正常工作！ 特征 故事和规则的直观界面 Botfront提供了独特而自然的对话创作体验。 您可以在几分钟内创建复杂的对话框流 表单的流程图编辑器 超级直观的流程图编辑器，用于不需要机器学习的对话 自动化测试 一键式创建自动测

Botfront的Rasa 与Botfront一起使用的前叉，Botfront是用Rasa构建的开源聊天机器人平台。 有关更多信息，请访问的 Rasa Addons rasa_addons.core.policies.BotfrontDisambiguationPolicy 该策略实现了后备和基于建议的歧义消除。 它与action rasa_addons.core.actions.ActionBotfrontDisambiguation ， rasa_addons.core.actions.ActionBotfrontDisambiguationFollowup和rasa_addons.core.actions.ActionBotfrontFallback以及NLU管道组件rasa_addons.nlu.components.intent_ranking_canonical_exa

第121课：Rasa对话机器人Debugging项目实战之电商零售对话机器人运行流程调试全程演示-1

RASA中文聊天机器人项目 RASA 开发中文指南系列博文： Rasa中文聊天机器人开发指南(4)：RasaX篇 Rasa中文聊天机器人开发指南(5)：Action篇 注：本系列博客翻译自，并融合了自己的理解和项目实战，同时对文档中涉及到的技术点进行了一定程度的扩展，目的是为了更好的理解Rasa工作机制。与本系列博文配套的项目GitHub地址：，欢迎star和issues，我们共同讨论、学习！ 1. 安装rasa 1.1 环境要求 python 3.6 + mitie jieba 1.2 安装步骤 1. 安装rasa # 当前版本为1.9.5 # 该命令运行时间较长，会安装完所有的依赖 pip --default-timeout=500 install -U rasa 2. 安装mitie # 在线安装Mitie pip install git+https://github.com/mit