Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之: Rasa NLU意图分类和实体抽取

2023-12-11 04:50

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Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之: Rasa NLU意图分类和实体抽取

意图分类

我们为所有标记和整个句子生成了特征,就可以将其传递给意图分类模型。建议使用Rasa的DIET模型,DIET可以处理意图分类和实体提取,还可以从标记和句子特征中学习。

我们应该意识到DIET算法的特殊性,Rasa过去托管的大多数算法要么进行实体抽取,要么进行意图分类,但它们并没有同时做到这两种功能。这通常也意味着意图分类模型只考虑管道的句子特征,而忽略了标记特征。

实体提取

尽管DIET可以学习如何抽取实体,但我们并不一定建议将其用于所有类型的实体。例如,遵循结构化模式的实体,如电话号码,实际上并不需要一个算法来检测它们,可以用regexentity提取器 。这就是为什么在管道中通常有一种以上类型的实体提取器。

Rasa官网链接: https://rasa.com/docs/rasa/

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Rasa 3.x 源码高手之路:系统架构、内核算法、源码实现详解

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星空智能对话机器人创始人、AI通用双线思考法作者,现工作于硅谷顶级的AI实验室。专精于Conversational AI. 在美国曾先后工作于硅谷最顶级的机器学习和人工智能实验室

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Rasa是Conversational AI在智能业务对话领域工程落地全球最为成功对话机器人系统,是基于Transformer架构的全球使用最广泛的智能业务对话机器人框架,是NLP技术的集大成者。在当今全球范围各项对比指标综合成绩中,Rasa均处于领先地位:

本课程致力于彻底解密Rasa 3.x系统架构、内核算法、知识图谱及源码实现:

具体来说,该系统课程是以下五大课程的合集:

  1. 业务对话机器人Rasa 3.x Internals内幕详解及Rasa框架定制实战
  2. 业务对话机器人Rasa核心算法DIET及TED论文详解及源码实现
  3. Rasa 3.x 语言理解内核Classifiers架构、算法及源码实现
  4. 基于Transformer的对话机器人Rasa Policies架构设计与源码全解
  5. Rasa业务对话机器人Microservices微服务架构内幕与源码全解

课程通过这五大阶段内容,按照循序渐进的学习方式,帮助学员彻底精通Rasa新一代内核架构、算法内幕及源码实现。

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