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1 .Rasa
一个开源的对话机器人框架
孔晓泉
ML GDE & Rasa SuperHero
2 . 孔晓泉
● 谷歌开发者机器学习技术专家 (ML GDE)
● Rasa 框架 SuperHero 和 Rasa 中国社区 Founder
● TensorFlow Core 和 TensorFlow Addons contributor
● TensorFlow User Group (TFUG) 上海社区主要组织者
● 百度黄埔学院（ 首席 AI 架构师培养计划）首期班毕业生
4 .对话机器人
当下最前沿的人工智能研究方向之一
其在智能客服、智能语音助手和儿童机器人等方面都有着极其重要的应用。
...
阿里小蜜 Siri 360儿童机器人
（智能客服） (智能语音助手) (陪伴机器人)
6 .自然语言理解 (NLU)
理解用户的话
NLU 要做的三件事：
● （可选）Domain 识别
● Intent 识别
● Entity 识别
8 .对话管理 (DM)
一个尚未良好解决的领域
根据对话的上下文选择合适的动作。
9 .DM 对话管理示例
填表式对话管理
$ 用户 > 帮我订一张去上海的机票
# 系统 > 状态：空，NLU 分析结果：{意图：订机票， 实体：{目的地：上海}}
# 系统 > 获取订机票的表格：[出发地、目的地、时间、航空公司、舱位]
# 系统 > 缺少的实体：[出发地、时间、航空公司、舱位]
# 系统 > 选择待澄清的字段「出发地」，获得澄清话术：「从哪里出发呢?」
$ 系统 >从哪里出发呢?
$ 用户 > 从广州走
# 系统 > 状态：订机票，NLU 分析结果：{意图：设定出发地， 实体：{出发地：广州}}
# 系统 >订机票的表格还缺少的实体：[时间、航空公司、舱位]
……
10 .自然语言生成 (NLG)
可以简单的理解成 NLU 的反向过程
NLU：文本转换至语义
「明天的天气如何？」-> {意图：询问天气，实体：{日期：明天}}
NLG：语义转换至文本
{意图：询问出发日期，实体：{出发地：广州}} -> 「请问你明天什么时候从广州出发？」
11 .自然语言生成 (NLG)
要求和现状
NLG的要求：
● 语义表达通顺合理
● 千人千面
○ 播音体：明天广州有大到小雨
○ 淘宝体：亲，要注意喽，广州明天的天气是有大到小雨呢
任务型对话系统里通常不使用 DNN 驱动的 NLG：成本高、输出质量不佳；
真实情况使用模板渲染：{日期}{地点}的天气为{天气状况}
13 .掌握了这些理论知识后，
那么我在工作中能否像
「吴恩达」
那样做一个优雅的科学家了吗？
14 .- Caffe作者 TensorFlow 核心开发者 贾扬清博士
17 .“Rasa is the only serious choice for
building mission-critical AI assistants.”
- https://rasa.com/
18 .Rasa 是什么？
一个开源的功能强大的对话机器人框架，提供端到端的，工业级别的任务型+FAQ型对话
机器人的支持。
19 .Rasa 是什么？
开源
Apache License, Version 2.0, 可商用
20 .Rasa 是什么？
背后的公司
Rasa Technologies GmbH，2020年 获得了 2600万美元的风投，这是它的第二轮融资。
21 .Rasa NLU
训练数据 (Markdown 格式)
## intent:goodbye
- 拜拜
- 再见
## intent:greet
- 你好
- hello
## intent:weather
- [上海](address)啥温度
- [魔都](address)的天气
22 .Rasa NLU
同义词转换 (Markdown 格式)
## synonym:今天
- 晚上
- 下午
## synonym:明天
- 明日
## synonym:北京
- 首都
## synonym:上海
- 魔都
23 .Rasa NLU
字典信息 (Markdown 格式)
## lookup:cities 纳雍县
table_data/cities.txt 贵州省黔东南苗族侗族自治州三穗县
甘肃省兰州市兰州新区
杭州市余杭区
彭阳
宾阳
云阳县
民乐
上海市普陀区
中卫市
福建省南平市建阳区
24 .Rasa NLU
FAQ (Markdown 格式)
## intent:chitchat/whoyouare ## 你是谁
- 你是谁啊 * chitchat/whoyouare
- 你叫什么名字 - 你好，我是Silly，一个专注天气预报的对话
- 你叫什么名字呢 机器人。
- 介绍一下自己
## intent:chitchat/whatyoucando ## 你能干嘛
- 你能干啥 * chitchat/whatyoucando
- 你能干什么 - 我能帮你查找中国大陆地区城市级别的当
- 你能干什么呢 下和未来两天的天气情况
- 你能干啥呀
- 你能做什么
25 .Rasa NLU
组件配置 (YAML格式)
language: zh
pipeline:
- name: HFTransformersNLP
model_name: bert
model_weights: bert-base-multilingual-uncased
- name: LanguageModelTokenizer
- name: LanguageModelFeaturizer
- name: DIETClassifier
- name: ResponseSelector
- name: EntitySynonymMapper
26 .Rasa Core
训练数据：Story (Markdown 格式)
## greet ## 注释
* greet * 用户说的话 #1
- utter_greet - 系统 Action #1
- Action #1 的副作用 #1
## form - Action #1 的副作用 #2
* weather - ...
- weather_form - 系统 Action #2
- form{"name": "weather_form"} - Action #2 的副作用 #1
- form{"name": null} - Action #2 的副作用 #2 …
- ...
## chitchat * 用户说的话 #2
* chitchat - ...
- respond_chitchat
27 .Rasa Core
Domain 数据 (YAML 格式)
intents:
- goodbye
entities:
- address
slots:
address:
type: text
responses:
utter_goodbye:
- text: 再见！
actions:
- utter_ask_address
forms:
- weather_form
28 .Rasa Core
组件配置: Policy (YAML 格式)
policies:
- name: MemoizationPolicy
- name: TEDPolicy
- name: MappingPolicy
- name: FormPolicy
29 .Rasa Core
Policy 工作原理
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