Comments (18)
https://rasa.com/docs/core/0.13.3/interactive_learning/
最新的版本使用这条命令可以解决这个问题
@Zengpr
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please read requirements.txt, it maybe version's problem.
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this issue give a solution.
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我是这样安装的,版本都对的上,就是在train dialogue in online mod训练的时候有这个问题,要怎么改命令呢,不是启动server
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Is the content of this demo changed to the medical field, or is the original rasa_chatbot code?
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Is the content of this demo changed to the medical field, or is the original rasa_chatbot code?
demo和medical的代码有所不同,业务场景、需求和细节不同。
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我现在在做老师的一个医疗领域的问答系统,现在遇到了一些困难,我有一些问题想向你请教一下:
1.你的医疗领域的代码是在rasa_chatbot的基础上进行修改的么?
2.你在编写代码的时候你的医疗相关的数据是存储在那里的?
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有修改,存储数据库。
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整个过程的工作量大么,我想用rasa做,但是现在时间不是太充足
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工作量主要体现在你数据的处理标注,以及story的编写。这个要看你数据量的情况了。
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目前数据库的是7万条数据,不过时间比较赶的话,我可以先只处理其中一部分数据即可,后面可以再加,故事编写的话,目前并不需要很多的对话场景,有几种就行,如果是这种情况的话工作量大概是多久?
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能否定义实体类型字典呢,类似感冒/扁桃体发炎为disease,鸡蛋/番茄为food,直接在训练数据里加的话会不会太大了
@[disease]
~[感冒]
~[肢端肥大症]
~[血劳]
~[胃型哮喘]
~[甲状腺癌]
@[food]
~[木耳粥]
~[鸡蛋]
~[芦笋鸡丝汤]
~[桃仁]
~[桂皮]
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@Zengpr 非常好的问题,定义实体类型字典这个我还没写component支持,是可以实现的。我们现在是在人名地名机构名这块有这个问题,所以我引入了jieba的词性标注加以支持的。
或者我在想是不是可以你给出足够多的实体在训练数据中,然后通过bert进行finetune,bert转词向量后应该会学到这块的内容。
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@Zengpr 我是这样安装的,版本都对的上,就是在train dialogue in online mod训练的时候有这个问题,要怎么改命令呢,不是启动server,想知道你后来是怎么解决的。
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训练的时候把这个--online --endpoints endpoints.yml 去掉
把python -m rasa_core.train --online -o models/dialogue -d mobile_domain.yml -s data/mobile_story.md --endpoints endpoints.yml
改成
python -m rasa_core.train -o models/dialogue -d mobile_domain.yml -s data/mobile_story.md
就可以了,
但是这样的话不就没有在线更新了吗?
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还请楼主回答
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这个应该是rasa-core的问题,建议去rasa-core这里看看
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@zhangyanbo2007 这个问题我没有解决
@GaoQ1 我加入了越多实体到训练数据,bert的测试集准确率越低(甚至低于0.1),少点时达到百分之80\90。另外,实体识别始终是大问题呀,很多都是识别不了的,各种组件的都试了。
我识别的是菜名,用ner_mitie的话,字典没加的也是识别不了的呀,是不是哪里错了
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