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Chinese_NLU_by_using_RASA_NLU:使用 RASA NLU 来构建中文自然语言理解系统(NLU)| Us...
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2021-05-03
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使用 RASA NLU 来构建中文自然语言理解系统(NLU) 本仓库提供前沿、详细和完备的中文自然语言理解系统构建指南。 在线演示 TODO 特性 提供中文语料库 提供语料库转换工具,帮助用户转移语料数据 提供多种基于 RASA NLU 的中文语言处理流程 提供模型性能评测工具,帮助自动选择和优化模型 系统要求 Python 3 (也许支持 python2, 但未经过良好测试) 处理流程 详情请访问 可用 pipeline 列表 MITIE+jieba 描述 jieba 提供中文分词功能 MITIE 负责 intent classification 和 slot filling 安装依赖的软件包 pip install git+https://github.com/mit-nlp/MITIE.git pip install jieba 下载所需的模型数据 MITIE 需要一个模型文件,在本
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Chinese_NLU_by_using_RASA_NLU-master.zip (28个子文件)
Chinese_NLU_by_using_RASA_NLU-master
.gitignore 2KB
README.en-US.tpl.md 6KB
spacy_model_link.bash 51B
projects
.gitignore 13B
README.tpl.md 6KB
requirements.txt 1KB
data
.gitignore 13B
dataset
dialogflow
weather
.gitignore 34B
RASA_format_dataset
.gitignore 13B
render_readme.py 1KB
evaluation_result
tensorflow_embedding.yml 2KB
MITIE+jieba.yml 1KB
spacy.yml 1KB
cross_validation.py 3KB
trainer
tensorflow_embedding.bash 175B
MITIE+jieba.bash 166B
README.md 6KB
config.py 2KB
http_server.bash 62B
convert_dataset_format.py 563B
README.en-US.md 7KB
cross_validation
tensorflow_embedding.bash 200B
MITIE+jieba.bash 191B
spacy.bash 185B
pipeline
tensorflow_embedding.yml 254B
MITIE+jieba.yml 234B
spacy.yml 237B
workflow.md 906B
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