目錄: 1、為什么選擇Rasa2、Understanding the Rasa NLU Pipeline3、Components in Rasa...
前言 許多 AI 助手沒有像我們想象的那樣使用太多機(jī)器學(xué)習(xí)。 雖然將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于 NLU 是一種常見的做法,但是在對話管理方面,許多開發(fā)人員仍...
在 Rasa 1.8 發(fā)布后,Rasa 的研究團(tuán)隊發(fā)布了一種適用于 NLU 的輕量級多任務(wù)的新架構(gòu)transformer:雙重意圖和實體Tran...
在Rasa項目中,NLU管道定義了將非結(jié)構(gòu)化用戶消息轉(zhuǎn)換為意圖和實體的處理步驟。 它由一系列組件組成,開發(fā)人員可以對其進(jìn)行配置和定制。本文的目的...
在 Rasa Open Source 2.0 中,有三種主要的對話策略。在這篇博客中,重點介紹它們是如何協(xié)同工作的,并在此過程中解釋 RuleP...
編者按:年初疫情在家期間開始大量閱讀NLP領(lǐng)域的經(jīng)典論文,在學(xué)習(xí)《Attention Is All You Need》[https://arxi...
編者按:年初疫情在家期間開始大量閱讀NLP領(lǐng)域的經(jīng)典論文,在學(xué)習(xí)《Attention Is All You Need》[https://arxi...
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