https://nlu.rasa.ai/ラサNLUラサNLU(自然言語理解)は、短いテキストで何が言われているのかを理解するためのツールです。次のような短いメッセージを表示します。NLUは主にチャットボットと音声アプリケーションを構築するために使用され、インテント分類とエンティティ抽出と呼ばれます。ラサを使用するには、いくつかのトレーニングデータを提供する必要があります。インテントとエンティティでラベル付けした一連のメッセージです。ラサは機械学習を使用してパターンを拾い、目に見えない文章を一般化します。NLUを考えることができます。チュートリアルから始める必要があります。」を参照してください)基本テスト以下のコマンドは、上記のどちらの方法でも実行できます。'http://localhost:5000/version'新しいモデルのトレーニングトレーニングデータフォーマットの例とドキュメントが提供されています。'localhost:5000/train?project=test_model&pipeline=keyword'これは単純なキーワードベースのモデルを訓練します(このデモ以外は使用できません)。良いパイプラインについては、ドキュメントを参照してください。'localhost:5000/train?project=test_model&pipeline=keyword'上記のコマンドは、次の処理を行います。Repoのサンプルデータの一部を取得します。以下のコマンドを実行する前に上記のコマンドが終了していることを確認してください。上記の/statusコマンドで確認できます。誰のためですか?意図したオーディエンスは、主にボットを開発している人たちです。Dialogflowのドロップイン置換を探しています。セットアッププロセスは、できるだけシンプルになるように設計されています。APIを通じてどの言語からでも使用できます。プロジェクトがPythonで書かれている場合は、関連するクラスを単純にインポートすることができます。Dialogflowを使用している場合は、次のようにします。APIコールのURLをlocalhost:5000/parse切り替えます。GOOGにデータを引き渡す必要はありませんすべてのメッセージを解析するためにhttps呼び出しを行う必要はありません。特定のユースケースでうまく動作するようにモデルをチューニングすることができます。ブログ記事に詳細に記載されています。Rasaは、Rasa社によって開発された、より高度なボットを構築するための一連のツールです。NLUは、自然言語を理解するモジュールであり、オープンソースになる最初のコンポーネントです。それはどの言語をサポートしていますか?短い答え:現在英語、ドイツ語、スペイン語。長い答え:新しい言語を追加したい場合は、トークナイザと単語ベクトルのセットが必要です。言語のドキュメントを参照してください。私たちはあなたの貢献を受け取り、併合することが非常にうれしいです。ドキュメントのコードとドキュメントのスタイルに関する情報がいくつかあります。一般に、このプロセスはかなり簡単です。)コード、テスト、文書を書くあなたの変更を記述するプルリクエストを作成するあなたはプルのリクエストは、必要な変更や質問についてあなたに戻ってくるかもしれない管理者によって見直されるでしょう。.ローカル開発では、開発要件を確実にインストールしてください。.インストールの使用をテストするには(これは非常にばかげたデフォルトモデルを実行します。始める前に、マシンに最新バージョンのドッカーエンジンがインストールされていることを確認してください。-vと入力して確認できます。3つのボリュームもあり/app/data。新しい設定ファイルを/app/config.jsonというボリュームにマッピングすることで、サーバが使用する設定ファイルを上書きすることもできます。ドッカーの使用方法の完全な説明については、公式ドッカーのreadmeを参照してください。テストするには、コンテナが起動した後で以下のコマンドを実行します。Node(またはSwarm)を既に設定していない限り、この方法はお勧めできません。Spacy用の事前訓練モデルのインストールspaCyバックエンドを使用するには、あらかじめ用意されたモデルのいずれかをインストールしてください。新しいバージョンをリリースする手順パッケージはtravisによってビルドされ、配布されるので、新しいバージョンのリリースは非常に簡単です。version.pyを更新するCHANGELOG.rstを編集して、リリース用の新しいセクションを作成し(たとえば、収集されたマスターセクションからアイテムを移動することによって)、新しいマスターロギングセクションを作成します移行ガイドを編集して、ユーザーが新しいバージョンへの更新を支援する上記の変更をすべてコミットし、新しいリリースにタグを付けます。--tagstravisはこのタグを作成し、パッケージをpypiにプッシュしますメジャーリリースの場合にのみ、将来のマイナーパッチを許可するタグと同じコミットを指す新しいブランチを作成する必要があります。0.7.xテストの実行テストを実行するには、開発要件がインストールされていることを確認してください。2.0でライセンスされています。