问题标签 [rasa-nlu]

对会话软件构建框架 Rasa Core 官方教程有困难，我用心看 Justina Petraityte 的教程。你可以在 Github 上找到我按照教程重新编码的所有文件。但是，当尝试启动train_online.py文件时，真正的对话聊天机器人能够发送消息，似乎存在编码问题：

这是文件：

然而出现了以下错误：

我知道这意味着不完全支持跨 python 版本的兼容性，但我不明白为什么以及我能做些什么来应对它。

只是为了告诉自己，我尝试明确地使用 Python 2 启动代码：它给了我：

这是他们已经在这里处理的一个问题，但就我的 rasa-core 版本是最新版本之一而言，这是出乎意料的。

我认为问题在于 RasaNLUInterpreter 模块已在此处更改为另一个。

域文件内容：

Rasa 核心版本：

蟒蛇版本：

操作系统：Linux 16.04

我安装了 rasa nlu 0.12.3 版。我遇到了一些问题并使用卸载了 rasa nlu 和其他要求

现在，当我再次使用安装 rasa nlu 时pip install rasa_nlu

我在终端中看到以下消息

事实证明，rasa nlu 没有安装。我知道未安装 nlu，因为当我使用以下命令检查 nlu 版本时

我收到错误

I want to achieve something which is very similar to this.

My actual goal is to run Rasa from within python. Taken from Rasa's site:

Rasa is a framework for building conversational software: Messenger/Slack bots, Alexa skills, etc. We’ll abbreviate this as a bot in this documentation.

It is basically a chatbot which runs in the command prompt. This is how it works on cmd :

Now I want to run Rasa from python so that I can integrate it with my Django-based website. i.e. I want to keep taking inputs from the user, pass it to rasa, rasa processes the text and gives me an output which I show back to the user.

I have tried this (running it from cmd as of now)

But it works fine only for the first line of output. Not for successive input/output cycles. See output below.

How do I get it working for multiple cycles? I've referred to this, and I think I understand the problem in my code from it but I dont know how to solve it.

EDIT: I'm using Python 3.6.2 (64-bit) on Windows 10

我正在使用 rasa_core 和 rasa_nlu 构建一个聊天机器人。到目前为止，我只是将它部署在我的 Ubuntu shell 上（我使用的是 Windows 10）。现在我的问题是，机器人有时不会回复我的消息：它直接转到“Action_listen”操作。在此之后，让机器人再次正常工作的唯一方法是退出并重新启动它。

奇怪的是，我无法推导出任何模式来解释导致此问题的原因，并且相同的对话历史可能会导致此问题或根本没有问题。这使得调试特别困难，因为我无法按需重现此问题。

什么都没有出现。我已经更改了 rasa 的代码，以便它在 processor.py 中打印意图识别和 _get_next_action 的输出。意图识别的输出确实正常出现，_get_next_action的输出是：

知道可能是什么原因和解决方案吗？

谢谢您的帮助，

最好的，

文森特。

一直在使用 rasa nlu 为我的聊天机器人分类意图和实体。一切都按预期工作（经过大量培训），但对于实体，它似乎可以根据单词的确切位置和长度来预测值。这适用于实体有限的场景。但是，当机器人需要识别一个单词（长度不同且尚未训练，例如新名称）时，它无法检测到。有没有一种方法可以让 rasa 根据单词的相对位置识别实体，或者更好的是，插入一个单词列表，该列表成为特定于实体的域以查找匹配项（如 LUIS 中的短语列表）？

但如果卡西欧 SX56 被西铁城 M1 取代：

谢谢！

我正在使用RASA堆栈创建天气机器人。我正在尝试访问NLU Trainer GUI但遇到错误。它说即使我创建了一个 JSON 文件，它也找不到训练文件。它存储在 - 中Desktop/weather_bot/data。我还使用成功安装了 nlu 训练器

sudo npm i -g rasa-nlu-trainer

但是当我尝试使用 rasa-nlu-trainer 访问 GUI 时，出现以下错误

\

我想创建一个 UI，用户可以从中将基于语音的消息传递给 Rasa Core。UI 将托管在本地服务器上。

我可以为其创建一个自定义输入通道并将其传递给 Rasa Core 吗？

使用 vanilla Rasa NLU 将导致 Rasa 核心利用意图或实体值的最高概率的输出。换句话说，即使一个意图的概率很低，但它是所有选项中最高的，它仍然被 Rasa Core 视为用户正在传达的意图。如果 NLU 提供的最大概率意图的概率低于某个阈值，比如 5%，我该如何让 Rasa 核心执行默认操作？

版本

rasa-core：0.9.0a3
rasa-nlu：0.12.3

问题

我有一个网络应用程序聊天和一个作为聊天机器人的 Rasa 服务器，我希望聊天机器人处理从第一个接收到的消息。

在本教程结束时，可以读到路径是通过执行“run_server.bat”脚本启动以下命令来启动 RASA-NLU 服务器。加载自定义训练模型并开始监听端口 5000：

我尝试了以下操作，但终端告诉我该端口已在使用中

的确 ：

因此，当我尝试与聊天机器人交谈时，它让我在终端 lou 中输入app.py了包含所有路线的信息：

这里是app.py指处理聊天机器人消息的部分，如果还有更多需要，请告诉我，但我认为这不是最重要的：

那么，我应该使用什么命令让聊天机器人服务器开始监听和讨论端口 5000？

[聊天机器人的图像] 3

我有一个网络应用程序聊天和一个作为聊天机器人的 Rasa 服务器，我希望聊天机器人处理从第一个接收到的消息。

在端口 8000 上启动应用程序并在端口 5000 上启动 rasa_nlu.server 后，我很难让服务器处理消息。实际上，在app.py终端上，获取所有路由的脚本：

在我启动的终端上python -m rasa_nlu.server --path ~/Programing/Rasa/myflaskapp/models/nlu/：

这里是app.py指处理聊天机器人消息的部分，如果还有更多需要，请告诉我，但我认为这不是最重要的：

所以错误来自project.py中的 load_model_from_cloud ：

所以问题是我没有设置remote_storage. 我什至不知道这是什么！

附录 ：

Rasa NLU 版本：

rasa-core：0.9.0a3
rasa-nlu：0.12.3

操作系统：Linux 16.04

模型配置文件内容：

[聊天机器人的图像] 3