是指在使用rasa进行意图识别时,将意图排名信息从模型的输出中删除或忽略。这意味着不再关注意图的置信度或排名,而只关注最终预测的意图。
这种做法可能适用于以下情况:
推荐的腾讯云相关产品:腾讯云自然语言处理(NLP)服务。该服务提供了丰富的自然语言处理功能,包括意图识别、命名实体识别、情感分析等。您可以使用腾讯云NLP服务中的意图识别功能来实现从rasa模型的输出中删除意图排名。详情请参考腾讯云NLP服务的产品介绍:腾讯云自然语言处理(NLP)。
之前写过一篇介绍用Rasa结合类似于GPT这种LLM应用的项目:RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台
机器学习中的标准技术是将一些数据作为测试集分开。你可以使用以下方法将NLU训练数据拆分为训练集和测试集:
1. Rasa介绍 1.1 架构 Rasa Open Source: NLU (理解语义) + Core (决定对话中每一步执行的actions) Rasa SDK: Action Server (调用自定义的 actions) Rasa NLU 理解用户的对话,提取出感兴趣的信息 (如意图分类、实体提取等),以pipeline的方式处理用户对话,在config.yml中配置。 Rasa Core 根据NLU输出的信息、以及Tracker记录的历史信息,得到上下文的语境:预测用户当前最可能表达的
rasa init命令将询问你是否要使用此数据训练初始模型。如果你回答否,则models目录将为空。
Rasa Stack 是一组开放源码机器学习工具,供开发人员创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人:
由于换工作以及家里的事,很久没有写东西了。最近因为工作内容,需要做任务型对话系统的相关研究和开发。趁此机会,总结一下rasa框架的基本内容,包括基本架构,代码级别的分析,以及使用上的一些tips。需要注意,本文不会详细描述如何简单构建一个小demo的流程,这个在rasa的doc和一些博客上都有很好的例子,我这里就不重复引用了。贴一些链接,有兴趣的同学可以去这些地方看看。
最近工作中使用到rasa,其nlu部分有一个rasa自己提出的DIETClassifier框架组建,可用于意图分类与实体识别。今天有空,就来研究下它~
Rasa 是最火的聊天机器人框架,是基于机器学习和自然语言处理技术开发的系统。Rasa 中文官方文档包括聊天机器人,上下文管理,多伦对话,意图识别,填槽,中文聊天机器人开发必备手册。
本页面解释了用Rasa构建助手的基本原理,并展示了Rasa项目的结构。你可以在这里测试它,而不需要安装任何东西。你也可以安装Rasa并在命令行中执行。
我们每天都会听到关于有能力涉及旅游、社交、法律、支持、销售等领域的新型机器人推出的新闻。根据我最后一次查阅的数据,单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人,然而到我写这篇文章的时候,估计又已经增加了几千台。第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题,因此显得十分的愚笨。但是随着像Wit.ai, API.ai, Luis.ai, Amazon Lex, IBM Watson等机器学习服务和NLP自然语言处理(Natural Language Processing)的商品化,促进了像donotpay 和 chatShopper这样的智能机器人的发展 。
对话系统是自然语言处理的一个热门话题,而自然语言理解则是对话系统的关键组成部分,现有的很多自然语言理解工具往往以服务的方式获取(Google 的 API.ai, Facebook 的 Wit.ai 等),使用这些服务往往需要向服务提供商提供自己的数据,并且根据自己业务调试模型很不方便。本文为大家介绍了一种新方法,即如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统。 在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上,来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具,并结合 r
在ChatGpt引领的AI浪潮下,一大批优秀的AI应用应运而生,其中不泛一些在某些行业或领域中探索AI技术或应用落地的案例。不得不说,AI正在重塑各个行业。众所周知,Rasa是一个非常优秀的,用于构建开源AI助手的框架,它允许开发人员创建自然语言对话系统,包括聊天机器人、语音助手和智能助手。本文介绍的是一个基于Rasa和Langchain之上,通过将LLM的能力赋予Rasa建立的聊天机器人平台。
要验证域文件,NLU数据或故事数据中是否存在任何错误,请运行验证脚本。你可以使用以下命令运行它:
随着线下场景布局的不断发展,以及线上技术的持续推进,一个真正属于新零售的时代已经来临。
这是如何使用Docker构建Rasa助手的指南。如果你之前没有使用过Rasa,我们建议你先Rasa教程开始。
learn from https://github.com/Chinese-NLP-book/rasa_chinese_book_code
最近工作中使用到rasa,其core部分有一个rasa自己提出的TED Policy框架组建,可用于进行对话决策。今天有空,就来研究下它~
在《AI气象蜂产品介绍》的收费阅读中,我介绍了这款产品主要应用了Chatbot聊天机器人来自动管理社群并与群内用户进行互动。什么是Chatbot技术,我整理了一点技术资料共享出来供大家参考!先介绍一下Chatbot应用于气象社群服务的三个关键技术:
作者:Thought Agent 社区在对话系统的设计和实现中,传统的基于 Rasa-like 框架的方法往往需要依赖于多个模块的紧密协作,例如我们在之前的文章中提到的基于大模型(LLM)构建的任务型对话 Agent,Thought Agent,其由自然语言理解(NLU)、对话管理(DM)和对话策略(DP)等模块共同协作组成。这种模块化的设计虽然在理论上具有灵活性,但在实践中却带来了诸多挑战,尤其是在系统集成、错误传播、维护更新以及开发门槛等方面。
Rasa尝试按上述顺序加载模型,即如果没有配置模型服务和远程存储,它只会尝试从本地存储系统加载模型。
基于Transformer的架构最近取得了显著的成功,它们在各种视觉任务中表现出了卓越的性能,包括视觉识别、目标检测、语义分割等。
如果能创建一个桌面软件,将自然语言直接转换成相关的 Python 数据分析代码,工作就方便了。
这是一个面向编程新手、热爱编程、对开源社区感兴趣 人群的月刊,月刊的内容包括:各种编程语言的项目、让生活变得更美好的工具、书籍、学习笔记、教程等,这些开源项目大多都是非常容易上手,而且非常 Cool。主要是希望大家能动手用起来,加入到开源社区中。
Rasa是一个开源的机器学习框架,用于构建对话式人工智能(AI)。它允许开发者创建复杂且功能丰富的聊天机器人,这些机器人可以在多种渠道上与用户进行交互。Rasa非常适合需要高度定制化对话系统的企业环境,因为它支持深度学习,能够处理复杂的对话场景。
如果您在本地计算机(即非服务器)上进行测试,则需要使用[ngrok]()。这为您的机器提供了域名,以便Facebook,Slack等知道将消息发送到本地计算机的位置。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 艾瑞咨询《2021年中国对话机器人ChatBot行业发展研究报告》指出,2025年中国对话机器人市场规模将达98.5亿元,约是2020年的4倍。 而Gartner 在2022 企业级对话机器人平台研究报告中指出,Rasa 是唯一成熟可用的开源机器人框架! 在对话机器人未来前景如此大好的情况下,Rasa必然是一个非常值得大家学习的框架! Rasa作为一款开源的对话机器人框架,能让开发者使用先进的机器学习技术快速创建工业级的对话机器人。 得益于其丰富的功
在人工智能的快速发展中,任务型对话 Agent 正成为提升用户体验和工作效率的关键技术。这类系统通过自然语言交互,专注于高效执行特定任务,如预订酒店或查询天气。尽管市场上的开源框架如 Rasa 和 Microsoft Bot Framework 在对话理解和管理方面已经取得了不错的进展,但仍存在一定的局限性,包括对大量领域数据的依赖、对固定模板的依赖,以及在个性化服务和复杂任务处理方面的不足。大型语言模型(LLM)的兴起为任务型对话 Agent 的设计和开发带来了新机遇。LLM 强大的语言理解和生成能力,能够有效提高对话系统的准确性和用户体验。得益于这些特点,我们有机会进一步简化任务型对话 Agent 的开发流程,并显著提高开发效率。本文将重点介绍由 Gluon Meson 平台孵化的创新框架——Thought Agent,探讨如何利用大型语言模型来设计和实现任务型对话 Agent 。该框架已在一家大型银行的智能对话 Agent 项目中得到成功应用。本文旨在为读者提供新的视角,帮助快速构建以 LLM 为辅助的任务型 Agent。
AI能力以API的形式开放出来让我们普通开发者能够很轻易上手使用。当然,市面上有很多成熟的AI API,那么今天就和大家介绍以下几种。
前一段时间简单了解 tensorflow_text 简单中文分词使用[1],再结合 Rasa 的学习,就萌生出模仿 Rasa 的结巴分词 tokenizer,造一个 Tensorflow_text_tokenizer。
作者:Omkar Prabhune 翻译:方星轩 校对:王雨桐 本文约2800字,建议阅读5分钟本文作者从聊天机器人的种类、用途以及架构等角度介绍目前的聊天机器人技术,并在文末分享了一些聊天机器人行业的例子。 标签:聊天机器人,神经网络,自然语言处理NLP 本文将详细介绍聊天机器人的类型、它们的开发以及背后原理。 首先让我们先了解一些基础知识。聊天机器人(对话式 AI)是一种自动化程序,可通过文本消息、语音聊天来模拟人类对话。它根据大量输入和自然语言处理 (NLP) 学习如何做到这一点。 今天的聊天机器人在
在机器学习的背景下,合成泛化(compositional generalization)是指机器学习从一组训练示例学习上下文表示。迄今为止,尚不清楚如何正确地测量神经网络中的compositionality。Google AI研究者在 ICLR 2020 上的论文《Measuring Compositonal Generalization: A Comprehensive Method on Realistic Data[1]》,提出了使用问题解答和语义解析等任务进行compositional generalization的最大基准之一。下图显示了该种新模型,使用原子(prodece,direct等)来产生新化合物(即原子的组合)的示例。这项工作的想法是产生一个训练测试拆分,其中包含共享相似原子(生成示例的构造块)但具有不同化合物分布(原子组成)的示例。作者声称这是测试compositional generalization的一种更可靠的方法。
前言: 近日,数据库和数据工程领域的顶级学术会议之一 ICDE(IEEE International Conference on Data Engineering)在荷兰乌得勒支举行,字节跳动基础架构团队的论文《Resource Allocation with Service Affinity in Large-Scale Cloud Environments》成功入选。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 有位朋友说,程序员的工作就是消灭自己的职业。 这么说或许是有些危险耸听了,不过随着近期ChatGPT的爆火,可以预见未来的程序员可能的确需要有更强的研究开发能力才能有更强的竞争力! 面对ChatGPT带来的冲击,了解其背后的核心技术,才能在AI浪潮中狂飙! 简单说,ChatGPT是通过预训练大语言模型,配以RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF,人类反馈强化学习)开发出来的AIGC产品,
作者:Molly Ruby 翻译:张睿毅校对:闫晓雨 本文约3000字,建议阅读5分钟简要介绍让你耳朵听到起茧的聊天机器人背后的直觉和方法论。 这篇对赋能ChatGPT的机器学习模型的简要介绍,将从大型语言模型(LLM)开始,进而探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意力机制 (self-attention mechanism),之后研究人类反馈强化学习 (Reinforcement Learning From Human Feedback, RLHF)——使ChatGPT与众不同的创新技术。 大型语
本文分享 NeurIPS 2021 论文『Post-Training Quantization for Vision Transformer』,由北大&华为诺亚联合提出 Vision Transformer 的后训练量化方法,解决 Transformer 部署难的问题。
作者 | VK 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队出品 AI学习路线之Keras篇 架构介绍: 消息处理 此图显示了使用Rasa构建的助手如何响应消息的基本步骤: mark 这些步骤分别是: 收到消息并将其传递给解释器(Interpreter),解释器将其转换为包含原始文本,意图和找到的任何实体的字典。这部分由NLU处理。 跟踪器(Tracker)是跟踪对话状态的对象。它接收新消息进入的信息。 策略(Policy)接收跟踪器的当前状态。 该策略选择接下来采取的操作(action)。 选择的操作由跟
在之前的 LLM Agent+DB 的章节我们已经谈论过如何使用大模型接入数据库并获取数据,这一章我们聊聊大模型代理在数据分析领域的应用。数据分析主要是指在获取数据之后的数据清洗,数据处理,数据建模,数据洞察和数据可视化的步骤。可以为经常和数据打交道,但是并不需要太过艰深的数据分析能力的同学提供日常工作的支持,已看到很多 BI 平台在尝试类似的方案。这里我们聊两篇论文:Data-Copilot 和 InsightPilot, 主要参考一些有意思的思路~
今天想着如何快速的将 Rasa API 融入之前的项目中,如在我的公众号 coding01[1]里增加一个自动回复聊天机器人。
ThoughtWorks每年都会出品两期技术雷达,这是一份关于技术趋势的报告,由 ThoughtWorks 技术战略委员会(TAB)经由多番正式讨论给出,它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给出建议,为从程序员到CTO的利益相关者提供参考。
会话的开始是用户打开电商网站或应用。会话的结束是用户断开连接,或者长时间没响应(通常情况下为20分钟)。图2显示了用户在一个会话内的点击序列。
WWW 2022已公布录用论文,接收323篇/投稿1822篇,录用率为17.7%,完整录用论文列表见https://www2022.thewebconf.org/accepted-papers/
awesome-bert:BERT相关资源大列表 by Jiakui 本项目包含BERT 相关论文和 github 项目。 项目地址: https://github.com/Jiakui/awesom
本文将深入讲解支持 ChatGPT 的机器学习模型。从介绍大语言模型(Large Language Models)开始,深入探讨革命性的自注意力机制,该机制使 GPT-3 得以被训练。然后,进一步探讨强化学习,这是使 ChatGPT 变得卓越的新技术。
本文介绍了一种基于tensorflow的视觉问答系统构建方法。该系统需要将图片和问题作为输入,结合这两部分信息,产生一条人类语言作为输出。系统使用了预训练好的模型,并进行了微调。实验结果表明,该系统在识别图片中的动物和颜色方面表现良好,但在数量识别方面还有待提高。同时,系统对于动作识别方面也有一定的应用,但还需要进一步改进。
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为期一周的人工智能和机器学习领域顶级会议 NeurlPS 正在美国路易斯安那州新奥尔良市举办中。蚂蚁集团有 20 篇论文被本届会议收录,其中《Language
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