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

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

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

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）

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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