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如何在没有tensorflow管道的情况下使用lib rasa

在没有 TensorFlow 管道的情况下使用 Rasa,你可以选择其他机器学习模型和管道组件来替代 TensorFlow。Rasa 提供了多种内置的管道组件,你可以根据需要选择和配置它们。

以下是一些步骤和示例,展示如何在没有 TensorFlow 的情况下配置和使用 Rasa:

1. 安装 Rasa

首先,确保你已经安装了 Rasa。你可以使用 pip 来安装:

代码语言:javascript
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pip install rasa

2. 配置 config.yml

在 Rasa 项目中,config.yml 文件用于配置 NLU 和对话管理的管道。你可以选择不使用 TensorFlow 组件,而是使用其他可用的组件。

以下是一个示例 config.yml,它使用 SpacySklearn 组件,而不是 TensorFlow:

代码语言:javascript
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language: en

pipeline:
  - name: SpacyNLP
    model: "en_core_web_md"
  - name: SpacyTokenizer
  - name: SpacyFeaturizer
  - name: RegexFeaturizer
  - name: LexicalSyntacticFeaturizer
  - name: CountVectorsFeaturizer
  - name: CountVectorsFeaturizer
    analyzer: "char_wb"
    min_ngram: 1
    max_ngram: 4
  - name: DIETClassifier
    epochs: 100
  - name: EntitySynonymMapper
  - name: ResponseSelector
    epochs: 100

policies:
  - name: MemoizationPolicy
  - name: RulePolicy
  - name: TEDPolicy
    max_history: 5
    epochs: 100
    constrain_similarities: true

在这个配置中,我们使用了 SpacyNLP 作为自然语言处理的基础,并使用了 DIETClassifier 作为分类器。DIETClassifier 是 Rasa 提供的一个轻量级的、可替代 TensorFlow 的分类器。

3. 训练模型

配置好 config.yml 后,你可以训练你的 Rasa 模型:

代码语言:javascript
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rasa train

4. 运行 Rasa 服务器

训练完成后,你可以启动 Rasa 服务器来测试你的模型:

代码语言:javascript
复制
rasa run

5. 测试你的模型

你可以使用 Rasa Shell 来与模型进行交互:

代码语言:javascript
复制
rasa shell

6. 使用 Sklearn 作为分类器

如果你想使用 Sklearn 作为分类器,可以在 config.yml 中配置 SklearnIntentClassifier

代码语言:javascript
复制
language: en

pipeline:
  - name: SpacyNLP
    model: "en_core_web_md"
  - name: SpacyTokenizer
  - name: SpacyFeaturizer
  - name: RegexFeaturizer
  - name: LexicalSyntacticFeaturizer
  - name: CountVectorsFeaturizer
  - name: CountVectorsFeaturizer
    analyzer: "char_wb"
    min_ngram: 1
    max_ngram: 4
  - name: SklearnIntentClassifier
  - name: EntitySynonymMapper
  - name: ResponseSelector
    epochs: 100

policies:
  - name: MemoizationPolicy
  - name: RulePolicy
  - name: TEDPolicy
    max_history: 5
    epochs: 100
    constrain_similarities: true
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