智能聊天機器人——基於RASA搭建

前言：

　　最近了解了一下Rasa，閱讀了一下官方文檔，初步搭建了一個聊天機器人。    

　　官方文檔：https://rasa.com/docs/　　

　　搭建的chatbot項目地址: https://github.com/handsomecui/chat-robot.git

Rasa介紹：

　　Rasa Stack 開源機器學習工具，供開發人員建立上下文AI助手和聊天機器人，由 Rasa Core and NLU 組成。

　　rasa-nlu：用於天然語言理解的庫，具備意圖分類和實體提取

        識別結構化數據，根據培訓數據瞭解用戶信息，能夠根據預約義意圖解釋意義。

　　rasa-core（DM）：基於機器學習的對話管理的聊天機器人框架

        基於NLU的輸入和歷史對話，訓練數據，Core決定接下來的對話內容。

項目簡介：

　　 配置文件：

　　nlu_data.md 存放意圖以及對應的問法

　　stories.md和domain.md 存放故事情節以及實體，對應的輸出

　　 主要依賴介紹：

　　 Jieba

　　　　做用：中文分詞。

　　　　簡介：是一個強大的分詞庫,完美支持中文分詞。

　　 Mitie

　　　　做用：信息抽取

　　　　簡介：它是一款免費且先進的信息抽取工具，目前包含了命名實體抽取、二元關係檢測功能，另外也提供了訓練自定義抽取器和關係檢測器的工具。

使用流程：

　 　　1.建立NLU實例

 　　   2.定義NLU模塊配置

 　　   3.訓練NLU模型

  　　  4.測試NLU模型

   　　 5.訓練使用Rasa Core輸出內容

   　　 6.定義Domain:意圖，行爲，模板

 　　   7.訓練對話模型　

   　　 8.開始對話

後續擴展：

　　tensorflow,同義詞庫，爬數據訓練

　　

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