Rasa+GiNZAによるお手軽チャットボット作成 - OPTiM TECH BLOG
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
はじめての自然言語処理 Rasa NLU を用いた文書分類と固有表現抽出 | オブジェクトの広場
前回は、単語のカウントや分散表現を用いて文書の類似性評価をする手法を紹介しました。今回はチャットボット構築の必須技術である NLU (Natural Language Understanding=自然言語理解) について OSS の Rasa NLU を題材に、 NLU とは何か、Rasa NLU の使用方法と日本語で利用する際のポイント、日本語データセットでの実験結果を紹介します。 1. 始めに 本記事では OSS の Rasa NLU を題材に NLU（自然言語理解）、特に文書分類と固有表現抽出について説明します。Rasa NLU の使用方法と日本語で利用する際のポイントを解説し、日本語のデータで精度評価を行った結果を紹介します。今回も各手法の数学的な細かい説明などは省くので概念的な考え方を理解してもらえればと思います。 2. NLU (Natural Language Underst
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