Veo que Rasa NLU usa MITIE y spaCy, pero ¿alguien puede explicar cómo lo usan y el algoritmo detrás?

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Gary Ng 21 feb. 2018 a las 05:24

2 respuestas

La mejor respuesta

Hay una publicación de Alan en el blog de Rasa aquí que cubre el enfoque básico utilizado: https://medium.com/rasa-blog / hágalo-usted mismo-nlp-para-desarrolladores-de-bot-2e2da2817f3d

Esto debería dar una buena idea de lo que está haciendo, pero si está interesado en saber más, puede ver fácilmente el código real utilizado (¡que es la gran ventaja de las soluciones de código abierto!) https://github.com/RasaHQ/rasa_nlu/tree/master/rasa_nlu

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Neil 5 abr. 2018 a las 15:36

Depende del tipo de NER que desee utilizar para su bot ... básicamente, usted define una canalización en su archivo de configuración ... lo más preferido es spacy ya que su corpus se actualiza con regularidad y se usa ampliamente ... mitie no es tan bueno como comparar al espacio y también es una versión anterior.

idioma: "en"

canalización: "spacy_sklearn"

Puedes leer más detalles aquí: elegir la canalización rasa nlu

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ajay kumar prajapati 17 mar. 2019 a las 08:58