R&Dチーム所属の伊藤です。GiNZAについて検索しようとして(地名の)銀座についての結果が出てくると悲しくなります。 今回はチャットボットの作成についてです。前から気になっていたRasaを試してみたので備忘録がてらまとめてみました。 はじめに 準備 ドメインの設定 intents entities slots responses forms actions モデルの設定 language pipeline policies モデルの訓練データ nlu rules stories エンドポイント設定 モデル訓練 チャットボット実行 おわりに はじめに RasaはRasa Technologies GmbHより提供されるオープンソースの対話システム作成フレームワークです。 Pythonで書かれており、自然言語理解のモデル訓練・推論環境や対話管理ツール、データベースやAPIに接続するためのエン
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