【文件属性】：
文件名称：rasa_ch_faq:用 rasa 实现 rasa faq 机器人
文件大小：74KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-13 18:45:17
Python
rasa_ch_faq
用 RASA 实现 RASA FAQ。 回答关于 RASA 的问题。
欢迎大家多提 RASA 相关的问题，我会补充在这里。
功能更新
[2021-04-13] 实现追问demo，。
支持的问题列表
请参见:
一些配置
分词使用的 bert， 自定义了
如何运行
由于使用了 bert_chinese， 所以 需要下载 bert_chinese 模型。
并放到 pre_models 文件夹中，重命名为 tf_model.h5
命令执行:
curl -L https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/hugging-face-models/bert-base-chinese-tf_model.h5 -o pre_models/tf_model.h5
rasa train
运行示例
普通 FAQ:
追问：
一些文件说明
run.py # 相当于运
【文件预览】：
rasa_ch_faq-main
----run_action_server.py(157B)
----train.py(105B)
----pre_models()
--------config.json(624B)
--------vocab.txt(107KB)
----endpoints.yml(1KB)
----credentials.yml(980B)
----run.py(110B)
----requirements.txt(77B)
----config.yml(1KB)
----actions()
--------__init__.py(0B)
--------actions.py(3KB)
----README.md(1KB)
----back_translation.py(1KB)
----piplines()
--------__init__.py(0B)
--------ask_again_policy.py(7KB)
--------README.md(1KB)
--------tokenizers.py(1009B)
----data()
--------nlu()
--------storiea()
--------rules()
----tests()
--------test_stories.yml(2KB)
----.gitignore(165B)
----domain.yml(873B)