Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa NLU意图分类和实体抽取

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意图分类

我们为所有标记和整个句子生成了特征，就可以将其传递给意图分类模型。建议使用Rasa的DIET模型，DIET可以处理意图分类和实体提取，还可以从标记和句子特征中学习。

我们应该意识到DIET算法的特殊性，Rasa过去托管的大多数算法要么进行实体抽取，要么进行意图分类，但它们并没有同时做到这两种功能。这通常也意味着意图分类模型只考虑管道的句子特征，而忽略了标记特征。

实体提取

尽管DIET可以学习如何抽取实体，但我们并不一定建议将其用于所有类型的实体。例如，遵循结构化模式的实体，如电话号码，实际上并不需要一个算法来检测它们，可以用regexentity提取器 。这就是为什么在管道中通常有一种以上类型的实体提取器。

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Rasa 3.x 源码高手之路：系统架构、内核算法、源码实现详解

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星空智能对话机器人创始人、AI通用双线思考法作者，现工作于硅谷顶级的AI实验室。专精于Conversational AI. 在美国曾先后工作于硅谷最顶级的机器学习和人工智能实验室

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作者参与Gavin大咖主编出版Spark系列图书5本，清华大学出版社最新出版2本新书《Spark大数据商业实战三部曲：内核解密|商业案例|性能调优》第二版、《企业级AI技术内幕：深度学习框架开发+机器学习案例实战+Alluxio解密》，累计原创博客1475篇，涵盖大数据、人工智能、智能对话机器人等内容，博客阅读量达217万次。

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Rasa是Conversational AI在智能业务对话领域工程落地全球最为成功对话机器人系统，是基于Transformer架构的全球使用最广泛的智能业务对话机器人框架，是NLP技术的集大成者。在当今全球范围各项对比指标综合成绩中，Rasa均处于领先地位：

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具体来说，该系统课程是以下五大课程的合集：

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