Версия Rasa NLU (например, 0.7.3): 0.10.0a6
Используемый бэкэнд / конвейер (mitie, spacy_sklearn, ...): ["nlp_spacy", "tokenizer_spacy", "intent_featurizer_spacy","ner_crf", "ner_synonyms", "intent_classifier_sklearn","ner_spacy"]
Операционная система (windows, osx, ...): Windows server 2012 R2
Проблема: я установил версию Rasa nlu 0.10.0a6. Мой файл confi_spacy выглядит так.
{
"project":"Project",
"pipeline" : ["nlp_spacy", "tokenizer_spacy", "intent_featurizer_spacy","ner_crf", "ner_synonyms", "intent_classifier_sklearn","ner_spacy"],
"path" : "./projects",
"cors_origins":["*"],
"data" : "./data/examples/rasa/People.json"
}
и мой файл данных выглядит так.
{
"rasa_nlu_data": {
"regex_features": [
{
"name": "zipcode",
"pattern": "[0-9]{5}"
}
],
"entity_synonyms": [
{
"value": "chinese",
"synonyms": ["Chinese", "Chines", "chines"]
},
{
"value": "vegetarian",
"synonyms": ["veggie", "vegg"]
}
],
"common_examples": [
{
"text": "hey",
"intent": "greet",
"entities": []
},
{
"text": "howdy",
"intent": "greet",
"entities": []
},
{
"text": "hey there",
"intent": "greet",
"entities": []
},
{
"text": "hello",
"intent": "greet",
"entities": []
},
{
"text": "hi",
"intent": "greet",
"entities": []
},
{
"text": "good morning",
"intent": "greet",
"entities": []
},
{
"text": "good evening",
"intent": "greet",
"entities": []
},
{
"text": "dear sir",
"intent": "greet",
"entities": []
},
{
"text": "yes",
"intent": "affirm",
"entities": []
},
{
"text": "yep",
"intent": "affirm",
"entities": []
},
{
"text": "yeah",
"intent": "affirm",
"entities": []
},
{
"text": "indeed",
"intent": "affirm",
"entities": []
},
{
"text": "that's right",
"intent": "affirm",
"entities": []
},
{
"text": "ok",
"intent": "affirm",
"entities": []
},
{
"text": "great",
"intent": "affirm",
"entities": []
},
{
"text": "right, thank you",
"intent": "affirm",
"entities": []
},
{
"text": "correct",
"intent": "affirm",
"entities": []
},
{
"text": "great choice",
"intent": "affirm",
"entities": []
},
{
"text": "sounds really good",
"intent": "affirm",
"entities": []
},
{
"text": "i'm looking for a place to eat",
"intent": "restaurant_search",
"entities": []
},
{
"text": "I want to grab lunch",
"intent": "restaurant_search",
"entities": []
},
{
"text": "I am searching for a dinner spot",
"intent": "restaurant_search",
"entities": []
},
{
"text": "i'm looking for a place in the north of town",
"intent": "restaurant_search",
"entities": [
{
"start": 31,
"end": 36,
"value": "north",
"entity": "location"
}
]
},
{
"text": "show me chinese restaurants",
"intent": "restaurant_search",
"entities": [
{
"start": 8,
"end": 15,
"value": "chinese",
"entity": "cuisine"
}
]
},
{
"text": "show me chines restaurants",
"intent": "restaurant_search",
"entities": [
{
"start": 8,
"end": 14,
"value": "chinese",
"entity": "cuisine"
}
]
},
{
"text": "show me a mexican place in the centre",
"intent": "restaurant_search",
"entities": [
{
"start": 31,
"end": 37,
"value": "centre",
"entity": "location"
},
{
"start": 10,
"end": 17,
"value": "mexican",
"entity": "cuisine"
}
]
},
{
"text": "i am looking for an indian spot called olaolaolaolaolaola",
"intent": "restaurant_search",
"entities": [
{
"start": 20,
"end": 26,
"value": "indian",
"entity": "cuisine"
}
]
}, {
"text": "search for restaurants",
"intent": "restaurant_search",
"entities": []
},
{
"text": "anywhere in the west",
"intent": "restaurant_search",
"entities": [
{
"start": 16,
"end": 20,
"value": "west",
"entity": "location"
}
]
},
{
"text": "anywhere near 18328",
"intent": "restaurant_search",
"entities": [
{
"start": 14,
"end": 19,
"value": "18328",
"entity": "location"
}
]
},
{
"text": "I am looking for asian fusion food",
"intent": "restaurant_search",
"entities": [
{
"start": 17,
"end": 29,
"value": "asian fusion",
"entity": "cuisine"
}
]
},
{
"text": "I am looking a restaurant in 29432",
"intent": "restaurant_search",
"entities": [
{
"start": 29,
"end": 34,
"value": "29432",
"entity": "location"
}
]
},
{
"text": "I am looking for mexican indian fusion",
"intent": "restaurant_search",
"entities": [
{
"start": 17,
"end": 38,
"value": "mexican indian fusion",
"entity": "cuisine"
}
]
},
{
"text": "central indian restaurant",
"intent": "restaurant_search",
"entities": [
{
"start": 0,
"end": 7,
"value": "central",
"entity": "location"
},
{
"start": 8,
"end": 14,
"value": "indian",
"entity": "cuisine"
}
]
},
{
"text": "bye",
"intent": "goodbye",
"entities": []
},
{
"text": "goodbye",
"intent": "goodbye",
"entities": []
},
{
"text": "good bye",
"intent": "goodbye",
"entities": []
},
{
"text": "stop",
"intent": "goodbye",
"entities": []
},
{
"text": "end",
"intent": "goodbye",
"entities": []
},
{
"text": "farewell",
"intent": "goodbye",
"entities": []
},
{
"text": "Bye bye",
"intent": "goodbye",
"entities": []
},
{
"text": "have a good one",
"intent": "goodbye",
"entities": []
}
]
}
}
Используя приведенные выше данные конфигурации и json, я обучил Rasa, используя конечную точку ниже HTTP
/ train? project = Проект
После обучения данные находятся в одной папке Project, созданной с обученными данными.
И я запустил сервер Rasa с помощью команды ниже.
python -m rasa_nlu.server -c config_spacy.json
Теперь сервер запущен с портом 5000.
Когда я могу выполнить конечную точку синтаксического анализа '/ parse? Q = hello & project = Project', я получаю ответ ниже.
{
"intent": {
"name": "greet",
"confidence": 0.6409561289105246
},
"entities": [],
"intent_ranking": [
{
"name": "greet",
"confidence": 0.6409561289105246
},
{
"name": "goodbye",
"confidence": 0.16788352870824252
},
{
"name": "restaurant_search",
"confidence": 0.10908268742176423
},
{
"name": "affirm",
"confidence": 0.08207765495946878
}
],
"text": "hello"
}
Когда я могу выполнить конечную точку синтаксического анализа '/ parse? Q = Great choice & project = Project', я получаю ответ ниже.
{
"intent": {
"name": "affirm",
"confidence": 0.7718580601897227
},
"entities": [],
"intent_ranking": [
{
"name": "affirm",
"confidence": 0.7718580601897227
},
{
"name": "goodbye",
"confidence": 0.11611828257295627
},
{
"name": "greet",
"confidence": 0.07060567364272623
},
{
"name": "restaurant_search",
"confidence": 0.04141798359459499
}
],
"text": "Great choice"
}
Когда я могу выполнить конечную точку синтаксического анализа '/ parse? Q = Большой выбор & Project = Project', я получаю ответ ниже.
{
"intent": {
"name": "None",
"confidence": 1
},
"entities": [],
"text": "Great choice"
}
Когда я могу выполнить конечную точку синтаксического анализа "/ parse? Q = Book a cab & project = Project", я получаю ответ ниже.
{
"intent": {
"name": "goodbye",
"confidence": 0.40930529216955336
},
"entities": [],
"intent_ranking": [
{
"name": "goodbye",
"confidence": 0.40930529216955336
},
{
"name": "restaurant_search",
"confidence": 0.31818118919270977
},
{
"name": "greet",
"confidence": 0.20524111006007764
},
{
"name": "affirm",
"confidence": 0.06727240857765926
}
],
"text": "Book a cab"
}
Таким образом, на каждый запрос он иногда дает правильные результаты, а иногда нет. Если вы можете наблюдать Parse_reponce2.txt и Parse_reponce3.txt в обоих ответах, я только что изменил с маленькой буквы «p» на заглавную «P» вместо «Project» из-за этого изменения, я получил разные результаты для каждого запроса.
А в обученных данных нет текста «Заказать такси» или какого-либо связанного с ним намерения. Но когда я отправляю синтаксический анализ с использованием этого текста, я не получаю намерения None, он возвращает результат намерения. для любого запроса на синтаксический анализ с любым случайным намерением я не получаю None intent.
Это моя проблема с тренировками или что в ней пошло не так? Пожалуйста, дайте мне знать, как я могу получить правильные результаты намерений, а также результаты сущностей.
Содержимое файла конфигурации (если используется и применимо):
{
"project":"Project",
"pipeline" : ["nlp_spacy", "tokenizer_spacy", "intent_featurizer_spacy","ner_crf", "ner_synonyms", "intent_classifier_sklearn","ner_spacy"],
"path" : "./projects",
"cors_origins":["*"],
"data" : "./data/examples/rasa/People.json"
}
