Rasa 是一个开放源代码的机器学习框架，可自动执行基于文本和语音的对话。使用 Rasa，可以进行 NLU，对话管理，可以连接到 Slack，Facebook 等创建聊天机器人和语音助手。
使用环境
pyenv install 3.7.6 pyenv local 3.7.6 # Activate Python 3.7.6 for the current project
手动激活虚拟环境
python -m venv .venv source .venv/bin/activate
测试
make prepare-tests-ubuntu # Only on Ubuntu and Debian based systems make prepare-tests-macos # Only on macOS
然后执行测试用例
make test
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Training Data Format (rasa.com) rasa ui Git paschmann/rasa-ui: Rasa UI is a frontend for the Rasa Framework (github.com) 来自其readme----------------------------------------------------------------------
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1.init rasa 2.rasa train nlu 3.rasa shell 对话 4.rasa run actions 让端口运行 rule和story内容不要冲突，可以重复 如何写一个故事 https://rasa.com/docs/rasa/writing-stories rasa -x 安装 pip3 install -i https://pypi.rasa.com/simple r
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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
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策略 每一轮对话，rasa的每一个策略会预测下一个action，并给出置信度，Rasa Agent会选出最高置信度的action。当置信度相同的时候，rasa会通过优先级来决定选择的action。 如果设置了两个优先级相同的策略，当置信度相同的时候会导致结果是随机的，所以不建议同时使用多个优先级相同的策略。 rasa优先级（数字越高，优先级越高）： FormPolicy FallbackPolic
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我需要知道如何让不和谐机器人断开语音频道。目前这是我加入语音频道的代码 我需要密码来断开与语音频道的连接
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本文向大家介绍python 实现语音聊天机器人的示例代码，包括了python 实现语音聊天机器人的示例代码的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求，整合了语音识别的python程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在python程序中实现语音识别非常简单。整个代码实现下来还不到150行。 原理简介 许多现代语
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有关TensorFlow与其他框架的详细对比可以阅读： https://zhuanlan.zhihu.com/p/25547838 01 TensorFlow的编程模式 编程模式分为两种：命令式编程与符号式编程 前者是我们常用的C++，java等语言的编程风格如下 命令式编程看起来逻辑非常清晰，易于理解。而符号式编程涉及较多的嵌入和优化，如下 执行相同的计算时c，d可以共用内存，使用Tenso
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我是一名java开发人员，我想开发一个聊天机器人，并集成到网站、脸书页面和WhatsApp群组中……Java中有没有一个非常好的框架，可以让我开发这个聊天机器人，并在未来集成人工智能。或者我用python或者NodeJs更好。如果是，哪个框架更适合这个项目。谢了。
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项目问题： 1、常用目标检测算法？区别？ 2、基于人脸识别的目标检测有无研究？ 3、yolo最初是谁提出的？ 4、bert、trasformer的每一层具体结构？ 5、transformer的输入输出？ 6、如果用bert来做中译英任务，输入输出会是什么？QKV会是什么？ 7、gpt的结构？gpt相当于transformer的哪一部分？ 8、编码器、解码器的作用？ 八股问题： 1、常用激活函数？
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主要内容：机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。
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二面挂 总时长1.5h，面试45min，剩下时间手撕 面试大概问题： 1.讲数据挖掘比赛的过程 2.连续字段怎么转换为离散字段 3.讲一个困难的经历是如何解决并分工的 4.讲一个自己熟悉的网络框架 5.L1正则和L2正则 6.多模态数据怎么利用，模型怎么设计 其他的记不清了 反问环节： 1.部门做什么的 2.用的主要方法是什么 手撕代码，两问： 1.给定函数f(x) = 1.2 x^2 - 0.8
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译者：毛毛虫 作者: Matthew Inkawhich 在本教程中，我们探索了一个好玩和有趣的循环序列到序列的模型用例。我们将用 Cornell Movie-Dialogs Corpus处的电影剧本来训练一个简单的聊天机器人。 在人工智能研究领域中对话模型模型是一个非常热门的话题。聊天机器人可以在各种设置中找到，包括客户服务应用和在线帮助。这些机器人通常由基于检索的模型提供支持，这些输出是某些形