在 Rasa 中,可以使用 lookup tables
来创建查找表,以便在对话中识别特定的实体或意图。查找表是一个包含预定义词汇的文本文件,可以用于匹配用户输入中的关键词。
要在 Rasa 中正确使用查找表路径,需要按照以下步骤进行操作:
lookup_tables.txt
,并将其放置在 Rasa 项目的根目录下。lookup_tables.txt
文件中,每行添加一个词汇或短语,用于构建查找表。例如:greeting
goodbye
thank you
config.yml
中,添加以下代码来指定查找表的路径:language: "zh"
pipeline:
- name: "WhitespaceTokenizer"
- name: "RegexFeaturizer"
- name: "CRFEntityExtractor"
- name: "EntitySynonymMapper"
- name: "CountVectorsFeaturizer"
- name: "EmbeddingIntentClassifier"
- name: "DucklingHTTPExtractor"
url: "http://localhost:8000"
dimensions: ["time", "number"]
- name: "DIETClassifier"
epochs: 100
- name: "EntitySynonymMapper"
- name: "ResponseSelector"
epochs: 100
- name: "FallbackClassifier"
threshold: 0.3
ambiguity_threshold: 0.1
- name: "LookupTableEntityExtractor"
tables: ["lookup_tables.txt"]
rasa train nlu
查找表的优势在于可以快速匹配预定义的词汇,提高对话的准确性和效率。它适用于需要识别特定词汇或短语的场景,例如识别问候、感谢或告别等常见意图。
腾讯云相关产品中,可以使用腾讯云的自然语言处理(NLP)服务来增强 Rasa 的语义理解能力。腾讯云的 NLP 服务提供了丰富的自然语言处理功能,包括分词、词性标注、实体识别等,可以与 Rasa 结合使用,提升对话机器人的语义分析能力。
腾讯云自然语言处理(NLP)产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/nlp
请注意,以上答案仅供参考,具体的实现方式和产品选择应根据实际需求和情况进行决策。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云