1.安装VisualStudio2015VS2015并不是非装不可，也不一定要这个版本。不过，在Python开发中还是比较重要的，有很多Python库在安装时f都会出现文件或者是命令，又或者是库找不到等等，这样那样的问题。比如：Twisted、Scrapy、MITIE等等。安装VS2015可以减少很多问题。下载地址VS2015专业版下载链接http://download.microsoft.com

本文记录通过批量测试和配置环境来逐渐掌握该项目的过程。通过进行以下实验，可以学会：如何利用py.test进行批量测试；如何在临时文件夹中写文件；如何获取项目根目录路径；如何在github上Commitandpush自己的代码；安装缺失包的一种方法；从spaCy1.8.2的源码中可以看到对哪些语言进行过支持；了解如何将.pyx文件转化为可以import的.pyd文件。下面只重点列出测试会报错的几个文

前言自然语言理解（NLU）是任务型对话系统等更高级应用的基石，基本的NLU工具，包括实体识别和意图识别两个任务。已有的NLU工具，大多是以服务的方式，通过调用远程http的restfulAPI来对目标语句进行解析完成上述两个任务。对于对数据比较敏感的用户来讲，开源项目Rasa_NLU可以本地部署，也可以针对实际需求训练和调整模型。Rasa_NLU只支持英语和德语两种语言，中文因为其特殊性需要加入特

基于Pycharm的RasaNLUchi项目调试及观察环境：python3.7，rasa_NLU_chi、linux版pycharm。

代码在https://github.com/crownpku/rasa_nlu_chi本文大部分内容抄自http://www.crownpku.com/2017/07/27/%E7%94%A8Rasa_NLU

其本身是只支持英文和德文（PS：这是最初的情况，现在已支持多种语言），中文因为其特殊性需要加入特定的tokenizer作为整个流水线的一部分，Rasa_NLU_Chi作为Rasa_NLU的一个fork版本

一、RasaRasa是一个开源机器学习框架，用于构建上下文AI助手和聊天机器人。Rasa有两个主要模块：RasaNLU：用于理解用户消息，包括意图识别和实体识别，它会把用户的输入转换为结构化的数据。RasaCore：是一个对话管理平台，用于举行对话和决定下一步做什么。RasaX是一个工具，可帮助您构建、改进和部署由Rasa框架提供支持的AIAssistants。RasaX包括用户界面和RESTAP

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

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%

一、简介环境：项目地址：https://github.com/crownpku/Rasa_NLU_Chi中文简介(作者)：http://www.crownpku.com/2017/07/27/%E7%94%

其本身是只支持英文和德文，中文因为其特殊性需要加入特定的tokenizer作为整个流水线的一部分，Rasa_NLU_Chi作为Rasa_NLU的一个fork版本，加入了jieba作为中文的tokenizer

代码在https://github.com/crownpku/rasa_nlu_chi自然语言理解（NLU）系统是问答系统、聊天机器人等更高级应用的基石。

importmitiemodel_file='/home/test/rasa_nlu_chi/data/total_word_feature_extractor_zh.dat'extractor=mitie.total_word_feature_extractor

github贡献的中文rasa_nlu的配置文件常见的有两种，一种是Rasa_NLU_Chi贡献的基于mitie预训练中文词向量模型，yml配置文件如下：language:"zh"pipeline:-name