VMWare-toolsforlinux下载网址：https://github.com/rasa/vmware-tools-patches#tested-vmware-tools-versions不同的虚拟机版本对应不同的

目标：初步了解rasa框架，运行rasa官网的教程环境：win10、anacondaversion:4.8.2（pythonversion:3.7.6.final.0）Rasa是一个开源机器学习框架，用于构建上下文

tabularasa(https://en.wikipedia.org/wiki/Tabula_rasa)Incomputerscience,tabularasareferstothedevelopmentofautonomousagentswithamechanismtoreasonandplantowardtheirgoal

出现这种问题，第一时间想到，应该是某个字典格式的数据出了问题。经过查找确实是格式的问题：在domin.yml的文件里，下面的一个数据呈蓝色的，就是yml语法错误。数据间一定要有空格，否则就不识别还有在写.md文件时，markdown文件同样存在这样的行为。对格式的要求很严格，经常会因为缺空格报错的。有必要，自己去专门学习一遍markdown和yaml的相关语法。

ActionServer7.Stories的可视化8.用test数据对模型进行评估9.划分Train-test数据集10.Markdown和JSON数据格式之间的转换11.启动RasaX0.背景本文主要介绍Rasa

文章目录问题描述解决方案问题描述初始化：rasainitdomain.yml添加utter_city:-text:{city}启动：rasax报错：AttributeError:'dict'objecthasnoattribute'strip'解决方案改成utter_city:-text:'{city}'

摘要本文内容基于RASA官网Rasa是一个基于多轮对话的框架，其中包含两个模块Rasacore与Rasanlu。

目录Rasa的安装和简单的测试什么是Rasa：安装Rasa：测试自带的数据查看项目里的文件内容举一反三（自己的第一个机器人）Rasa的安装和简单的测试怪雨是新手，刚刚接触Rasa，以下内容不一定正确。

学习RASACore中的交互式学习执行命令python-mrasainteractive-mmodels/20200828-110015.tar.gz--endpointsconfigs/endpoints.yml--configconfigs/zh_jieba_supervised_embeddings_config.yml出现Error:Thiseventloopisalreadyrunnin

这个是版本问题：下载的时候需要注意：pipinstallrasa-nlu==0.14.4pipinstallrasa-core==0.13.2重新装过之后便不会再有问题了。，美滋滋

RASA中文聊天机器人项目笔记配置过程项目结构解析NLU模型Policies选择KerasPolicyEmbeddingPolicy重新命名为TEDPolicyMappingPolicyMemoizationPolicyFormPolicyAugmentedMemoizationPolicyFallbackPolicyTwo-StageFallbackPolicy

cs.CL方向，今日共计21篇[cs.CL]：【1】IncrementalizingRASA'sOpen-SourceNaturalLanguageUnderstandingPipeline标题：递增RASA

最近在学rasa的相关知识，本文对rasa的基本框架和如何构架一个rasa等问题进行介绍。

由于需要在笔记本上重新安装所有的软件和环境，其中的安装anaconda和rasa，实在让人头痛，在此简单记录！

rasa-x简介:多轮对话,任务式对话管理框架1.rasa-x安装:强烈建议使用anaconda进行安装1.1打开AnacondaPrompt1.2新建环境名字XXX(rasa):condacreate-nrasapython

经过前期的调研最终决定使用rasa_nlu和rasa_core这套框架。由于rasa版本更新频繁，使用中踩了不少坑，而且自定义了一些component，都在此记录下。

文章目录介绍自定义实体抽取位置、日期、人名、组织日期、金额、时长、距离和序号正则表达式将自定义特征传给CRFEntityExtractor介绍目前1.6.1版本支持的extractors如下：ComponentRequiresModelNotesCRFEntityExtractorsklearn-crfsuiteconditionalrandomfield适合训练自定义实体的训练SpacyEnti

在网上搜索的过程中发现有博客说有大佬做出了rasanlu的中文版，于是赶紧跟着大佬的readme一步步做，果不其然的出了很多问题这里贴一下大佬的项目：https://github.com/crownpku/Rasa_NLU_Chi

文章目录JSON转Markdown执行命令运行代码Markdown转JSON执行命令运行代码转中文参考文献有执行命令和运行代码两种方法JSON转Markdown{"rasa_nlu_data":{"common_examples

cuda，一个曾经在我笔记本中的东西，那是我笔记本是家庭版的win10.后来我自己换成了旗舰版的，于是每次更新系统后，需要重新安装cuda.这一次我打算安装rasa，运行后发现rasa自带的是tf2.1

前言究极形态代码地址具体的操作步骤如何进行pipeline的配置bert_pre_model的下载地址对应component的参数解释howtoresolvesomerasaproblems如何支持在GPU上运行如何进行参数调试如何准备训练和测试数据如何实现多分类如何将单独存储slots并同步更新trackers详解如何快速加自定义的component如何解决同一个sender_id下越来越慢的问

在之前的博客《部署Rasa框架到Kubernetes集群并分配GPU资源》中，我们成功在k8s集群中部署了rasa框架。这一节我们来看看如何结合statefulset对这个部署进行改进。

欢迎关注鄙人公众号，技术干货随时看！鄙人的新书《elasticsearch7完全开发指南》，欢迎订阅！https://wenku.baidu.com/view/8ff2ce94591b6bd97f192279168884868762b8e7《kibana权威指南》https://wenku.baidu.com/view/24cfee1ce43a580216fc700abb68a98270feac2

,带有WebUI的知识问答机器人后端前端功能截图技术架构参考模块化Action-RasaNLU-RasaCore-WebServerContext保存将所需要的entities放入不同slot中(通过Rasa-core

很久没更新这个博客了，今天工作中需要实现rasa的story流程功能，所以先看看rasa的源代码找一些灵感。首先我们先train一个对话模型，rasa-core是用来训练和使用对话管理模型的。

我们首先要列出所有intent的名称，rasa的intent的粒度较细，任何用户输入都可以被看做一个intent。因此我们需要枚举出在一个场景下所有可能的用户输入的意图。

1在centos上安装condainstalllibgccsudoapt-getinstallg++pipinstallgit+https://github.com/mit-nlp/MITIE.git2安装numpy，需要安装python-devel再安装需要的库3yuminstalllsof查看端口号占用进程lsof-i:50004训练模型python-mrasa_nlu.train-csamp

周末找了个nlp相关的工具，使用起来还不错，它就是rasa_nlu,具有实体识别，意图分类等功能，在加上一个简单的意图操作即可实现简单的chatbot功能，其类图如下所示：Rasa_NLU类依赖图整体程序的入口是在

文章介绍使用rasanlu和rasacore实现一个电信领域对话系统demo，实现简单的业务查询办理功能，更完善的实现需要进一步数据的收集。demo基于玩具数据集，可以达到下面的效果：Botloaded.Typeamessageandpressenter:YOU：你是谁BOT：您好!，我是机器人小热，很高兴为您服务。YOU：我想看一下消费情况BOT：您想查询哪个月的消费？YOU：十月份的BOT：好

前言：最近了解了一下Rasa，阅读了一下官方文档，初步搭建了一个聊天机器人。

TheConversation重点是展示RASA核心的内部工作原理，以及如何最好地利用RASACore进行聊天机器人可能进行的特定对话。将仅限于对话管理，而不是NLU。做

为何选择rasa？rasa是什么？参考文献原文地址什么是chatbot？chatbot可以通过按程序编写的响应或人工智能来满足用户的问题，而无需过多的人工敢于。

RasaNLUWhatisRasa?TheRasaStackisasetofopensourcemachinelearningtoolsfordeveloperstocreatecontextualAIassistantsandchatbots:Core=achatbotframeworkwithmachinelearning-baseddialoguemanagementNLU=alibrary

转载请注明出处，原文地址：https://terrifyzhao.github.io/2018/09/17/Rasa%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8C%87%E5%8D%9701.htmlRasa

转载请注明出处，原文地址Rasa使用指南01前言最近工作很忙，重心也一直在模型方面，例如BERT、GPT-2等等，对于Rasa系列的博文实在是没有时间更新。

sudomount-tvmhgfs.host://mnt/hgfs命令提示"Error:cannotmountfilesystem:Nosuchdevice"解决方法：$gitclonehttps://github.com/rasa

源码https://github.com/crownpku/Rasa_NLU_Chi用RasaNLU构建自己的中文NLU系统http://www.crownpku.com/2017/07/27/%E7%

Rasa是NLU的一个强大的工具，推荐python3。进行安装的过程中多少遇到一些坑，这里记录下来，做一些总结也做一些分享。我的整个环境是采用Centos7。

common_examples）同义词（EntitySynonyms）正则表达式（RegularExpressionFeatures）自定义词表（LookupTables）训练数据存储方式网址：https://rasa.com

目录典型Pipeline1、初始化组件2、分词组件3、提取特征组件4、NER组件Pipeline组件特征Pipeline配置选择工具选择典型Pipeline初始化组件：加载模型文件，为后续组件提供框架支持，如初始化Spacy和MITIE；分词组件：将文本分割成词语序列，为后续的高级NLP任务提供基础数据；提取特征组件：提取词语序列文本特征，通常采用WordEmbedding的方式，提取特征的组件可

ComponentRequiresModelnotesner_crfsklearn-crfsuiteconditionalrandomfieldgoodfortrainingcustomentitiesner_spacyspaCyaveragedperceptronprovidespre-trainedentitiesner_duckling_httprunningducklingcontext-

rasacorerasa逻辑rasacore为核心的逻辑Agent将RasaCore的功能通过API开放出来，像模型训练，对话处理等都可以通过Agent完成，一个模型训练的例子：importsysfromrasa_core.policies.keras_policyimportKerasPolicyfromrasa_core.agentimportAgentiflen(sys.argv)<3:pr

1.RASA整体结构上图是RASA执行的结构图，一句话输入，经过Interpreter处理，使用NLU，将这句话进行解析，结果就是一组字典，包括：原始句子，意图，识别的实体等。

基本概念Rasa是一个基于机器学习实现多轮对话的开源机器人框架，其中包含两个模块Rasa_core：github与Rasa_nlu：githubRasa-Nlu是自然语言理解模型集合，主要包括意图识别，

为了在windows上安装rasa这个框架。可谓是走了不少弯路。也报过很多的错。网上的相关教程也比较多。不过并不算十分完整。所以自己总结了一份完整的安装教程。

----------------rasa框架搭建任务型聊天机器人的项目流程-----------------------使用环境windows7、windows8、windows10所用项目网址:https

http://www.crownpku.com/2017/07/27/%E7%94%A8Rasa_NLU%E6%9E%84%E5%BB%BA%E8%87%AA%E5%B7%B1%E7%9A%84%E4%

https://core.rasa.ai/，下文将对基本流程及使用方式以及部分原理进行描述，本文来自http://lvchongstudio.top/。

https://nlu.rasa.ai，下文将对基本流程及使用方式以及部分原理进行描述，本文来自http://lvchongstudio.top/。

问题描述Rasa预设管道不支持提取中文实体数据来源nlu.md##intent:greet-你好-你好啊-你好吗-hello-hi-早上好-晚上好-嗨##intent:affirm-是的-是-对的-确实