机器人开发框架 Howdy，Botkit和Microsoft（MS）Bot Framework都是在这方面中非常有力的竞争者。这几个框架的共同之处在于： 它们都是开源的。...Rasa基本上提供了一个在各种NLP和ML库之上的高层次的API来负责”意图”的分类和“实体”的提取。这些NLP和ML库则被称为后端，是他们使得Rasa变得智能化。...以下是一些通常与Rasa一起使用的后端： MITIE： 一个包罗万象的库; 换言之，它有一个内置的用于”实体”提取的NLP库以及一个用于”意图”分类的ML库。...MITIE + sklearn： 该组合使用了两个各自领域里最好的库。该组合既拥有了MITIE中良好的”实体”识别能力又拥有sklearn中的快速和优秀的”意图”分类。...Botkit同时也为用于扩展Botkit功能的媒介软件提供支持。这些媒介软件提供Botkit与数据库、CRM、NLU和统计工具的集成接口，使得该框架更加具有可扩展性。
不过，这需要长期积累的自然语言处理(NLP)的专业知识和经验，高效的运算框架，以及标注工具的支持。作为一个轻量级Bot的开发者，单独开发一个语言理解模块耗时耗力，效果还未必好。...使用LUIS，一个Bot需要创建一个（或多个）LUIS App，然后标注所期望的输入(用户的自然语言提问)和输出(意图和实体)，再经过在线训练来获得自己的语言理解模型。...LUIS允许用户通过两种方式来定义新特征： i）短语列表特征（Phrase List Features） 需用户自己定义若干短语列表，这些被定义在同一列表中的短语，都会被当作同一个实体类型中的实体处理。...同时，训练时间还与LUIS App所支持的意图和实体个数相关，意图和实体越多，训练时间也越长。 模型的测试、发布和服务 训练完模型，开发者可以对其进行性能测试。...知识库查询和结果返回 我们选择SQL Server作为图-2中的知识库。知识存储在table中。 用户的问题经过语言理解，被提取成了意图和若干实体。
所有的流程都可以通过使用即时可用的NLP服务（如Wit.ai、Api.ai或LUIS）进行智能控制。 管理NLP服务需要深入了解.NET和Node.js服务器端SDK。...要理解用户消息的意图和实体，您需要自然语言处理服务。大多数NLP服务（包括Wit.ai、Api.ai和LUIS）都支持.NET和Node.js SDK。...这个过程非常简单，包括设置NLP服务和使用服务的SDK处理消息。真正的挑战在于训练NLP意图和实体来理解用户上下文。...5步：集成 一个构建出来的聊天机器人必须与相关的业务流程相集成，如销售和营销、库存、客户服务等。...请chatbot开发者在一些分析工具中创建一个控制面板，以便查看参与次数、对话历史记录和障碍。这些指标将帮助您了解说话机器人的性能。
1.开源框架1.1Rasa特点：开源对话式 AI 框架，支持自然语言理解（NLU）和对话管理。提供本地部署和自定义能力，适合构建复杂的聊天机器人。支持上下文管理和多轮对话。...2.2Microsoft Bot Framework特点：提供开发、测试和部署聊天机器人的工具。支持多平台（如 Teams、Slack、Facebook Messenger）。...集成 Azure 认知服务（如 LUIS、QnA Maker）。适用场景：企业级聊天机器人开发。2.3Amazon Lex特点：AWS 提供的对话式 AI 服务，支持语音和文本聊天机器人。...3.自然语言处理（NLP）框架3.1Hugging Face Transformers特点：提供预训练模型（如 BERT、GPT）和工具，支持快速开发 NLP 应用。...支持多种任务（如文本分类、问答、翻译）。适用场景：自定义聊天机器人的 NLU 模块。3.2spaCy特点：高效的 NLP 库，支持分词、词性标注、命名实体识别等任务。提供预训练模型和多语言支持。
1.1 RONEC RONEC[1]是罗马尼亚语的命名实体语料库，在约5000个带注释的句子中包含超过26000个实体，属于16个不同的类。这些句子摘自无版权的报纸，内容涉及多种样式。...该语料库是罗马尼亚语言领域针对命名实体识别的第一个举措。它具有BIO和CoNLL-U Plus格式，可以在此处免费使用和扩展[2]。...作者为训练大型语言模型（如Transformer）中的过拟合，最佳批大小，微调，架构等方面提供了更多建议。 ?...6、Noteworthy Mentions ⭐️ 几个月前，我们介绍了Luis Serrano关于Grokking Machine Learning的出色著作，听Luis探讨更多有关他的书以及他成为ML...Abhishek Thakur开放了一个很棒的YouTube频道，Abhishek Thakur[52]，他在其中演示了如何在机器学习和NLP中使用现代方法的代码，一些视频包括从微调BERT模型分类到建立机器学习框架
会话平台 该类平台的主要目标就是使用户可以和机器人进行会话，不需要考虑面向任务的场景。这些平台通常会使用规范语言来创建与用户进行交互的模型，比如 AIML（人工智能标记语言）。...我们认为 LUIS 和 Watson 对于我们要进行的实验来说，是稍微显得有些复杂的框架（虽然最终效果更好）。至于亚马逊的 Lex，我们在写这篇文章的时候还不能访问 Limited Preview。...在本篇文章中，我们不打算详尽比较 Api.ai 和 Wit.ai 的方方面面，也不打算深入探索这两个平台，仅仅谈一下我们的体验反馈情况。...为了可以和服务器端进行交互，你需要使用“Bot sends”的命令，用来调用函数。非常有意思的一点是，你可以在短语中设置实体角色。...例如，在“我打算在一月三十一号从法国巴黎飞往意大利威尼斯”这句话中，你可以声明第一个城市是出发地，第二个城市是目的地。 实体 Wit.ai 允许你自定义实体，或者使用预定义的实体。
在之前开发聊天机器人的文章里，我们讲解了如何使用在线工具LUIS (https://luis.ai) 开发Chat bot的自然语言理解模型。...在构造问题解决型机器人的前提之下，我们需要对用户用自然语言输入的问题进行意图判断和实体抽取。这两个功能是LUIS都可以做到的。 但如果不借助现成的工具，自己实现这两个功能，该如何做呢？...怎么通过训练数据中已知的x和y来求未知的theta呢？...所以，我们要求取的，就是上述公式为0时的theta，其中的y(i)和x(i)都是已知的。 最大化目标函数的算法 在上述目标函数的导函数中，如果求解theta呢？...使用的时候，每一个输入数据都被这n个模型同时预测。最后哪个模型得出了positive结果，就是该数据最终的结果。 如果有多个模型都得出了positive，那也没有关系。
如何在 Spring Boot 中 读写数据 1.2 JPA 规范 ORM映射元数据：JPA支持XML和注解两种元数据形式。...元数据用于描述对象和表之间的映射关系，框架会据此将实体对象持久化到数据库表中。 JPA 的API：用来操作实体对象，执行CRUD操作。对于简单的 CRUD 操作，开发人员可以不用写代码。...如何在 Spring Boot 中 读写数据 cascade 属性用于指定级联策略： 策略 | 说明 --- | --- CascadeType.PERSIST | 级联持久化；保存父实体时，也会同时保存子实体...如何在 Spring Boot 中 读写数据 假设有这样的一组实体关系。...private List user; 如果不指定@JoinColumn 注解，Hibernate会自动生成一张中间表来对用户和部门进行绑定，这张中间表默认的命名规则为：实体类表名_实体类中指定的属性名
我们的目标是为研究者提供： 用于实现和测试他们自己的对话模型并随后将模型共享的框架； 一系列预定义的 NLP 模型/对话系统组件（机器学习/深度学习/规则系统）和流程模板； 对话模型的基准测试环境和对相关数据的系统性评估...它允许在目标导向任务的对话中预测回应。该模型是相当可定制的：嵌入、格位填充器和专用分类器可以根据需要使用或者不用。...（如 Epoch 数、批量大小、容忍度、学习率个优化器等）都应该传递到模型的构造函数__init__()，且__init__() 中的默认参数值将会被 JSON 配置值覆盖。...在使用 Vocab 时，这个参数十分有用，因为可以在单个模型中训练一些词汇，而另一些词汇只会在流程中的其它模型上执行推断。...infer() 方法应返回模型可执行的操作，例如分词器应该返回符号、命名实体识别器应该返回识别的实体等。此外，infer() 中应该定义特定格式的返回数据。
最近因为工作内容，需要做任务型对话系统的相关研究和开发。趁此机会，总结一下rasa框架的基本内容，包括基本架构，代码级别的分析，以及使用上的一些tips。...在rasa中，这些不同的预处理工作以及后续的意图分类和实体识别都是通过单独的组件来完成，因此component在NLU中承担着完成NLU不同阶段任务的责任。...对于CRFEntityExtractor来说，它提供了实体的抽取，同时为了进行实体抽取，需要先对文本进行分词，因此需要上游任务先完成tokenizer任务，提供tokens的中间成果。...既然是使用条件随机场来进行实体抽取，那么就需要进行模型训练。因此需要定义train方法，来训练模型。关注train方法的两个参数training_data和config。...最后在message中增加一个dict，名为entities，用来存放提取的实体信息，包括实体的类型，实体的在文本中的start和end的位置信息等。 ?
接下来我们会首先介绍 Azure ML Studio 的内容。然后针对 Bot 服务的特定 API 和工具部分进行专门介绍。 ML Studio 是 Azure 主要的机器学习服务包。...定义文本中的实体 情绪识别 语法结构分析 主题分类（如食物、新闻、电子产品等） 云语音 API：这项服务可以识别自然语言。与类似的 API 相比，它的主要优点是 Google 支持大量的语言。...计算机视觉，用于识别物体，动作(如行走)，并定义图像中的主色彩 内容主持人，用于在图像、文本和视频中检测不适当的内容 Face API，用于检测人脸，对其进行分组，定义年龄、情绪、性别、姿势、微笑和面部毛发...Azure Service Bot 框架：微软为其用户提供了灵活的 Bot 开发工具。该服务基本上包含了构建、测试和部署使用不同编程语言的 Bot 的成熟环境。...现在你可以使用.NET 和 Node.js 技术在 Azure 上构建 Bot，并将它们部署到以下平台和服务中： 必应 Cortana Skype Web Chat Office 365 邮件 GroupMe
在之前的推广过程中，我们发现很多开发者喜欢自定义的东西，所以我们推出了自定义服务。 比如自定义的视觉服务、自定义智能语言理解服务、自定义语音服务、自定义搜索和自定义决策。...Custom Speech自定义语音识别服务 克服语音识别障碍，如说话风格、词汇和背景噪音。...语言 语言理解智能服务（简称LUIS, luis.ai）、Web语言模型API、Translator文本API、必应拼写检查API、文本分析API、Linguistic Analysis API。...Entites是一个实体，就是里面的参数。 ? 用户可以通过自定义意图和实体，在用户的场景下实现定制化的语音理解服务，一般可以与Bot Framework结合，实现智能客服的场景。...Microsoft Graph允许用户使用组织内的数据来推动人工智能的转型。它借助office365、必应这些数据和外界数据的结合，与业务系统结合，打造出很多智能应用和服务。
电脑/手机等原来使用键盘/鼠标/触摸屏完成输入，用显示屏幕完成输出，现在基于DuerOS的小度系列产品使用语音对话完成输入，使用扬声器完成音频输出，当然，有屏设备同时支持了原有的功能。...DBP协议中的实体分别位于Data目录中的Request 和 Response Package。下面逐一看一下代码中实现的协议实体。...DBP协议Request中的实体 Request中的数据实体可以用户相关，设备相关，对话相关以及消息事件。...对于具体的播放资源实体，通过Resource类实现，可以使用各种Entity的各种数据对象，尤其要注意Entity中的token，错误的token设置可能会导致资源无法播放。...对DuerOS的有屏设备如小度在家而言，DBP的SDK还有完成触摸屏上的人机交互，主要指令只有一个Hint。但是，为了使开发更为高效，在Display.templates中提供了大量的模版可以使用。
知识融合负责对数据进行清理和整合，主要包括实体链接和知识合并。实体链接所涉及的主要技术为共指消解和实体消歧。知识合并主要指从第三方知识库产品或已有结构化数据库中获取知识。...4）Luis.ai Luis.ai是微软公司推出的基于机器学习的服务平台，其目的是为了将自然语言嵌入到应用程序、机器人和物联网设备中。...5.4 Bot Framework的组成 在主流Bot Framework的设计中，最重要的组成部分有三个，分别是意图（Intent）、实体（Entity）和训练（Training）。...除一些特殊实体外，绝大多数实体都以词集的形式存在。对实体的管理很大程度上等同于对词的管理。 Bot Framework中模型训练的主要目的是持续提高意图识别、排序及参数识别的准确率。...正确地识别框架（Frame）及参数（Argument），是得到用户问句合理框架语义表示的前提。训练部分的核心模块有两个：在线服务模块和离线标注模块。
Policies分别使用了哪些组件 domain.yml 列举了bot中包含的所有信息，指定了意图、实体、槽位slot、响应、表格、动作以及对话配置 slot slots是助手机器人的记忆...rasa 模型 (默认使用最新的) rasa interactive # 和 bot 进行交互，创建新的训练数据 rasa shell # 加载模型 (默认使用最新的)，在命令行和...bot 对话 rasa run # 使用训练好的模型，启动 server，包括 NLU 和 DM rasa run actions # 使用 rasa SDK，启动 action...如果您使用实体类型填充的slot是text类型，则pipeline中的最后一个Extractor会填充这个slot。如果slot是list类型，则所有结果都将添加到列表中，包括重复项。...bot 进行对话交互，并提供 feedback，帮助模型学到正确的 policy 和 actions 需要同时启动 action server，因为有自定义的 actions 每一步都需要人工确认预测的
SageMaker 中内置的方法与 Amazon 推荐的 ML API 在很大程度上有交集，但在这里它允许数据科学家定制使用，并使用自己的数据集。...让我们首先了解一下 Azure ML Studio，在之后介绍特定 API 和工具的部分时，回到 Bot 服务。...但是，一些其他公司提供的特定 API 的一些功能也集成于 Amazon 的产品中。 Azure Service Bot 框架 微软为了给用户提供更灵活的开发工具集付出了很多努力。...Custom Decision Service 是一种强化学习工具，可根据用户的喜好对不同类型的内容 (如链接, 广告等) 进行个性化和排名。...如果你打算使用 ML-as-a-service 系统，最直接的方法就是，选择一个能同时提供机器学习算法和存储任务的供应商，这样能够减少很多花在配置数据库上的时间。
配置数据源和 Mybatis 的基本配置，如连接数据库信息、数据源配置等。 定义实体类，使用注解来描述表名、字段关系等。...在配置文件中启用 Mybatis-Flex，并配置实体类的包扫描路径： 在 Mybatis 配置文件（如 mybatis-config.xml）中启用 Mybatis-Flex，并配置实体类的包扫描路径...正确配置启用 Mybatis-Flex 和实体类扫描路径： 在 Mybatis 配置文件中，确保启用 Mybatis-Flex 插件，以便让框架正常工作。...同时，配置实体类的包扫描路径，使得框架能够找到并正确处理实体类的注解。 何在实际代码中使用它们的示例： RelationOneToOne（一对一关系）： 用于描述两个实体类之间的一对一关系。通常在两个实体类中，一个类引用另一个类的实例。
其核心思想是分离关注点，确保系统中的核心业务逻辑（Use Cases）不依赖于实现细节（如框架、数据库等）。...Clean Architecture 的核心思想是 独立性：独立于框架：不依赖特定的框架（如 Gin、GRPC 等）。框架应该是工具，而不是架构的核心。...定义系统中各种操作（用例）的流程，确保用户的需求被满足。作用：用例调用实体层，协调数据流向，并确定响应。...通过核心实体、用例、接口适配器和外部框架等分层结构，清晰地分离关注点，使系统的核心业务逻辑（Use Cases）与外部实现细节（如框架、数据库）解耦。...核心目标是保持分层原则，确保代码易于理解、测试和维护，同时支持系统的长期扩展和演进。你好，我是陈明勇，一名热爱技术、乐于分享的开发者，同时也是开源爱好者。成功的路上并不拥挤，有没有兴趣结个伴？
版本 1 随附新版 ASP.NET、实体框架 (EF) 和主要定目标到的 Web 应用程序。...它新增了许多令人兴奋的功能，如支持使用 Windows 窗体 (WinForms)、Windows Presentation Foundation (WPF) 和实体框架 6 的 Windows 桌面应用程序...使用 ML.NET，可以将许多常用机器学习方案添加到应用中，如情绪分析、建议、预测、图像分类等。若要了解详细信息，请访问 bit.ly/2OLRGRQ。...许多现有 WinForms 和 WPF 应用程序都使用实体框架来访问数据，因此 .NET Core 也支持实体框架 6。 你可能想要知道，为什么要在 .NET Core 上生成桌面应用程序。...我们计划在 EF Core 3.0 中添加的其他功能包括，属性包实体（将数据存储在索引属性（而不是常规属性）中的实体）；能够将数据库视图反向工程为查询类型；以及与新 C# 8.0 功能集成，如 IAsyncEnumerable
通常情况下我们的ORM框架都是将单表或者视图映射成一个实体类，有时候也会将存储过程映射成实体类，如果处于系统移植性的考虑，你不想写存储过程，那这些复杂的SQL查询怎么映射成实体类？...我们使用PDF.NET（PWMIS数据开发框架）来实例讲解一下这个过程。...5，经过上面的步骤，我们的实体类文件生成好了，下面做一些准备工作，看看如何在项目里面使用。 先打开自定义查询的实体类配置文件 EntitySqlMap.config文件，我们做一下修改： ?...另外该文件应该和实体类文件放到同一个目录下面。 ? 最后，我们看看如何在项目里面使用这样的实体类： ?...最后，将可以直接查询了，用过PDF.NET框架的朋友都知道，就一行代码，如本例所示： List list = EntityQuery.QueryList
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