本篇內(nèi)容介紹了“rasa中文語言模型spacy的配置”的有關(guān)知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠?qū)W有所成!
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spacy最新版本開始支持中文
1, 下載 中文語言模型 zh_core_web_md-2.3.1.tar.gz
下載地址:https://spacy.io/models/zh
2,rasa 聊天機器人 config.yml 改進 配置:
language: zh
pipeline:
- name: SpacyNLP # 預(yù)訓練詞向量
model: "zh_core_web_md"
- name: SpacyTokenizer # 文本分詞器
- name: SpacyEntityExtractor #文本特征化
- name: SpacyFeaturizer #特征提取器 將一句話變成一個向量
pooling: mean
- name: CountVectorsFeaturizer #創(chuàng)建用戶信息和標簽(意圖和響應(yīng))的詞袋表征 為意圖分類和 response selection創(chuàng)建特征
- name: CountVectorsFeaturizer
analyzer: "char_wb"
min_ngram: 1
max_ngram: 4
- name: DIETClassifier #意圖分類
epochs: 100
- name: EntitySynonymMapper #同義實體
- name: ResponseSelector
epochs: 100
# Configuration for Rasa Core.
# https://rasa.com/docs/rasa/core/policies/
policies:
- name: MemoizationPolicy
- name: TEDPolicy
max_history: 5
epochs: 100
- name: MappingPolicy
~
直接在nlu.md中寫入中文:
## intent:greet
- 你好
- 您好
- hi
- 早上好
- 中午好
- 晚上好
## intent:goodbye
- 再見
- 回頭見
- 拜拜
## intent:affirm
- 好的
- 好
- 行
## intent:deny
- 不行
- 不可以
- 不同意
- 沒門
## intent:bot_challenge
- 你是人嗎
- 你是機器人嗎
- 我在和機器人說話嗎
- 我在和人說話嗎?
~
3,如何挑選哪個意圖分類的組件?
組件有兩類 預(yù)訓練Embedding 和 監(jiān)督式Embedding。
第一類 預(yù)訓練Embedding: sklearnintentclassifier
使用 spaCy library加載預(yù)訓練語言模型,包含中文。
什么時候使用此組件? 滿足項目場景的預(yù)訓練詞嵌入存在,且能適用于項目時。
第二類 監(jiān)督式Embedding:embeddingintentclassifier
從0開始訓練詞嵌入。通常和 countvectorsfeaturizer 組件一起使用。
特點:需要足夠的訓練數(shù)據(jù),此分類器獨立于語言,只帶多意圖的消息,十分靈活。
“rasa中文語言模型spacy的配置”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章!
網(wǎng)頁標題:rasa中文語言模型spacy的配置
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