Подлинная бесплатная доставка RASA Фактическая боевая конструкция.
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
- Автор:Kong xiaoquan, Crown
- Письмо,:Kong xiaoquan, CrownПереводить
- Фрагментация:Оплата в мягкой обложке
- Индийский:1
- Цены:89.00
- ISBN:9787121429385
- Издательство:Промышленная пресса
- формат:16
- Время печати:Никто на данный момент
- Язык:Никто на данный момент
- Опубликованная дата:2022-03-01
- Количество страниц:216
- Внешний номер:9787121429385
- Версия:1
Введение в диалог человеческой машины и RASA 1
1.1 Основа по машинному обучению 1
1.2 Основы обработки естественного языка 3
1.2.1 Краткая история современного развития лечения естественного языка 3
1.2.2 Основные задачи лечения естественного языка 7
1.3 Человеческий процесс диалога 7
1.3.1 Определите сценарий применения диалогового робота 7
1.3.2 Традиционный диалог -робот архитектура 8
1.3.3 распознавание голоса 10
1.3.4 Понимание естественного языка 10
1.3.5 Управление диалогами 12
1.3.6 Генерация естественного языка 13
1.3.7 Синтез голоса 14
1.4 Введение в Arasa 14
1.4.1 Структура системы 15
1.4.2 Как установить RASA16
1..Основной процесс проекта RASA 16
1.4.4 Обычно используемая команда 16rasa
1.4.5 Создать пример проекта 17
1.5 Резюме 17
Глава 2 Rasanlu Basic 18
2.1 Функция и структура 18
2.2 Данные обучения 19
2.2.1 Поле намерения 21
2.2.2 Поле синоним 22
2.2.3. Найдите поле таблицы 23
2.2.4.
2.2.5. Регулярное выражение и таблица поиска Использование 24
2.3 Компонент 25
2.3.1 Компонент языковой модели 26
2.3.2 Секс -компоненты 26
2.3.3 Компонент извлечения объектов 27
2.3.4NER COMPONTER 27
2.3.5 Компонент классификации намерений 28
2.3.6 Комбинированный компонент сущности и намерения 28
2.3.7 Ответить на селектор 28
2.4 Filmline 28
2.4.1 Что такое сборочная линия 28
2.4.2 Настройте строку сборки 28
2..Конфигурация плавной линии 30
2.5 Выходной формат 30
2.5.1 Поле намерения 32
2.5.2 Физическое поле 32
2.5.3 Возможное поле 33
2.6 Как использовать Rasanlu34
2.6.1 Обучающая модель 34
2.6.2 Тест из командной строки 34
2.6.3. Служба 35
2.7 Фактический бой: модуль NLU медицинского робота 36
2.7.1 Функция 36
2.7.2 Реализация 36
2.7.3 Обучающая модель 38
2.7.4.
2.8 Резюме 40
Глава 3 Rasacore Basic 41
3.1 Функция и структура 41
3.2 Поле 41
3.2.1 Намерение и сущность 42
3.2.2 Действие 42
3.2.3 Слот слота
3.2.4 Ответ
3.2.5 Конфигурация сеанса 45
3.2.6 Глобальная конфигурация 45
3.3 История 45
3.3.1 Пользовательские новости 46
3.3.2 Робот Действие и событие 46
3.3.3 Символ помощи 47
3.4 Действие 49
3.4.1 Ответ Действие 49
3.4.2 Форма 49
3..Действие по умолчанию 49
3.4.4 Пользовательское действие 50
3.5 слот слота 50
3.5.1 Слот и диалог 51
3.5.2 Типы слов Glip 51
3.5.3 Отражение траншеи Глип 52
3.5.4 Инициализация Word Grooves 52
3.6 Стратегия 53
3.6.1 Конфигурация стратегии 53
3.6.2 Стратегии 53 Стратегии 53
3.6.3 Приоритет стратегии 54
3.6.4 Данные 54
3.7 Конечная точка 54
3.8rasasdk и пользовательское действие 55
3.8.1 Установить 55
3.8.2 Пользовательское действие 55
3.8.3
3.8.4 Объект события 56
3.8.5 Запустите индивидуальное движение 57
3.9 Клиент поддерживает SABSA 57
3.10 Фактический бой: время -времени робот 59
3.10.1 Функция 59
3.10.2 Реализация 60
3.10.3 Запуск сервера действий 66
3.10.4 Запустите сервер RASA и клиент 66
3.11 Резюме 67
Глава 4 Используйте ответы для реализации FA и функций чата 68
4.1 Как определить задачи пользователей 68
4.2 Как определить проблему 69
..Как тренировать RASA69
4.4 Фактический бой: сборка FA Robot 70
4.4.1 Функция 70
4.4.2 Реализация 71
4..Обучающая модель 77
4.4.4. Сервис 78
4.5 Резюме 78
Глава 5 Правила -Управление диалогами 79
5.1fallback79
5.1.1nlufallback79
5.1.2 Стратегия Sharkback80
5.2 Намерение вызвать действие 80
5.2.1. Намерение построить действие 80
5.2.2 Индивидуальное намерение запустить действие 81
5.3 Форма 81
5.3.1 Определить форму 82
5.3.2 Форма активации 82
5.3.3 Задача 82 Задача выполнения 82
5.4 Фактический бой: прогноз погоды робот 83
5.4.1 Функция 83
5.4.2 Реализация 86
5..Клиент/сервер 97
5.4.4 Запустите RASA Server 97
5.4.5 Запуск сервера действий 97
5.4.6 Запустите веб -клиент 98
5.4.7 Еще возможные функции 98
5.5 Резюме 98
Глава 6 Вопросы и ответы на базе знаний 99
6.1 Используйте ActionRyknowledgeBase100
6.1.1 Создание базы знаний 100
6.1.2NLU Данные 102
6.1.3 Пользовательское действие.
6. Принцип работы 105
6.2.1 Запрос объекта 105
6.2.2 Род запрос 105
6.2.3 Анализ относится
6.3 Пользователь 108
6.3.1 Пользовательские действия actionsingbase108
6.3.2 Обычай
6.3.3 Создайте пользовательскую базу знаний 110
6.4 Фактический бой: музыкальная энциклопедия на основе базы знаний 110
6.4.1 Функция 110
6.4.2 Реализация 111
6..Клиент/сервер 122
6.4.4 Запустите RASA Server 122
....5 строк сервер 122
6.4.6 Запустите веб -клиент 122
6.4.7 Используйте E4J23
6.5 Резюме 134
Глава 7 Антология и группировка 135
7.1 Антология 135
7.2 Физический пакет 136
7.3 Ситуация поддержки компонентов 136
7.4 Фактический бой: бронирование билетов Робот 136
7.4.1 Функция 136
7.4.2 Реализация 139
7..Клиент/сервер 147
7.4.4 Запустите RASA Server 147
7.4.5 Запуск сервера действий 147
7.4.6 Запустите веб -клиент 148
7.5 Резюме 148
Глава 8 Тестирование и развертывание среды производства 149
8.1 Как проверить производительность робота 149
8.1.1 Проверьте NLU и данные истории 149
8.1.2 Напишите историю для тестирования 149
8.1.3 Оценка NLU Model 151
8.1.4 Модель управления диалогом оценки 153
8.2 Развертывание роботов в производственной среде 153
8.2.1 Время развертывания 153
8.2.2 Выберите метод хранения модели 153
8.2.3 Выберите Trackerstre54
8.2.4 Выберите Lockstre56
8.2.5 Одиночная параллельная настройка высоты махина 157
8. 3 Фактический бой: развертывание с одной машиной высокой энергии RASA Service 157
8.3.1 Создание Redis Server 157
8.3.2 Используйте Redis в качестве Trackerstre57
8.3.3 Используйте Redis в качестве Lockstre58
8.3.4 Одиночная настройка высоты одно -мачиновой высоты 158
8.3.5 может проверить 158
8.4 Резюме 159
Глава 9 Принцип работы и расширение RASA 160
9.1
9.1.1 Стадия обучения 161
9.1.2 Стадия рассуждения 162
9.2 Расширение Arasa 163
9.2.1 Как использовать пользовательские компоненты NLU и пользовательские стратегии 163
9.2.2 Как настроить компонент или стратегию NLU 164
9.2.3 Индивидуальный слот слота 165
9.2.4 Расширение функций 166
9.3 Фактический бой: осознайте пользовательский Worder 166
9.3.1 Введение в Microtokingizer Worder 166
9.3.2 Подробности кода 167
9.3.3 Используйте пользовательскую сегментацию 176
9.4 Bottenity 177
ГЛАВА 0 РАСА Навыки и экология 178
10.1 Как отладить RASA178
10.1.1 Неправильные результаты прогнозирования 178
10.1.2 Ошибка кода 181
10.2 Как прочитать исходный код RASA 186
10.2.1 Прочтите исходный код до 186
10.2.2 Прочтите исходный код 188
10.2.3 После прочтения исходного кода 188
10.3 Dialog Driving Development и Rasax189
10.3.1 Dialog Driving Development 189
10.3.2rasax190
10.4 Запуск интерактивного исследования 193
10.4.1 Начать интерактивное обучение 193
10.4.2 Интерактивное обучение 193
10..Интерактивное обучение сохранения данных 196
10.4.4 Процесс диалога может быть визуализирован 196
10.5 Ecology Ecology 197
10.5.1 Инструмент генерации данных CHATIT97
10.5.2 Инструмент генерации данных Chateette198
10.5.3 Инструмент маркировки данных DOCCAN99
10.5.4rasachinese Software Pack 200
10.6 РЕЗЮМЕ 201
Приложение к китайскому английскому языку Сравнение перевода Таблица 202
Kong Xiaoquan Developer Google Developer Exr I машинного обучения, Tensorflow Addons CodeOwner, Superhero RASA.В течение многих лет это привело команду создавать приложения и платформы машинного обучения в 500 лучших компаниях мира.Имеют богатый теоретический и практический опыт в области НЛП и роботов диалога.Бакалавр Университета Вангуанского Пекинга, степень магистра в области Гонконгского университета науки и технологий, занимался исследованиями и разработками моделирования данных, компьютерных изображений и НЛП в Гонконгском институте прикладных наук и технологий, Lenovo Machine Smart Lab и Lab и Швейцария перестрахована и Мюнхенская перестраховаемая группа.Текущее направление исследования - это применение искусственного интеллекта в финансовой сфере.
【Комментарий СМИ】
Эта книга охватывает все темы, необходимые для создания реальных приложений для создания реальных приложений.В дополнение к базовым знаниям, охватывающим понимание естественного языка и управление диалогами, книга пересекает продукты, которые построены в реальных сценах.В этой главе вас попросят подумать о таком вопросе: действительно ли это правильный выбор для создания робота диалога?Отвечая на этот вопрос, вы можете избежать дилеммы убийства цыплят.Эта книга также представляет базовый процесс развития, основанного на разговорах.Не может произойти использование диалогового вождения, если робот диалога не сможет удовлетворить потребности целевого пользователя.Кроме того, эта книга научила читателей некоторым практическим навыкам, таким как как отлаживать код RASA, как протестировать и как развернуть роботов диалога в производственную среду.
Эта книга полезна для всех, кто хочет быть разработчиками RASA.
Алан Никол, соучредитель и технический директор RASA
Книга вводит принципы проектирования системы и рабочей рамки RASA Framework от мелкого до нее, и дает случай различных типов роботов диалога.
Голодный, перед вице -президентом проекта Ван Ян
Два автора этой книги являются членами плана GDE (эксперты по разработчикам Google, эксперт по разработчику Google) и являются выдающимися представителями разработчиков, использующих технологию Google Machine Learning.
Как шедевр, который сочетает в себе теоретические пословицы и практики в области NLP, эта книга определенно принесет много преимуществ для практиков и учащихся в области роботов диалога.Есть надежда, что два автора будут продолжать иметь больше шедевров.
Шен Цянь, человек, отвечающий за экологический Китай разработчиков Google Экологический Китай
RASA - это редкое в отрасли, которая может обеспечить диалог -структуру робота от языкового понимания до ответа на весь набор процессов.Хотя его очень масштабируемый компонент и YI выиграли международную репутацию и достигли сильной экологии разработчика для RASA, профессиональные книги RASA в Китае все еще подробно.Эта книга представляет собой не только полное руководство RASA, но и хороший учебник для модулей внедрения технологии диалога человека.
Главный ученый Manbang Group, Ли Пей, старший директор бывшего исследовательского института местной жизни Али
Роботы диалога станут важным окном взаимодействия с человеком -компьютером в будущем. Интерфейс машинного взаимодействия, вы должны сначала научиться развивать робота диалога, а затем начать с этой книги
«Чатбот от 0 до 1», автор, автор WeChaty Li Zhuozhen
"Эта книга охватывает все темы, необходимые для создания реальных приложений для создания реальных приложений.В дополнение к базовым знаниям о понимании естественного языка и управлении диалогами, книга повторно создать хороший продукт в реальной сцене.В этой главе вас попросят подумать о таком вопросе: действительно ли это правильный выбор для создания робота диалога?Отвечая на этот вопрос, вы можете избежать дилеммы убийства цыплят.Эта книга также представляет базовый процесс развития, основанного на разговорах.Не может произойти использование диалогового вождения, если робот диалога не сможет удовлетворить потребности целевого пользователя.Кроме того, эта книга научила читателей некоторым практическим навыкам, таким как как отлаживать код RASA, как протестировать и как развернуть роботов диалога в производственную среду.Эта книга очень полезна для всех, кто хочет быть разработчиками RASA.Алан Никол, соучредитель и технический директор RASA, ввел проект системы и принцип работы рамки RASA от мелкого до глубокого, и дает различные типы роботов диалога.Голодный, перед вице -президентом проекта Два автора книги Wang Yan являются членами плана GDE (эксперты по разработчикам Google, эксперт по разработчику Google) и являются выдающимися представителями разработчиков, использующих технологию Google Machine Learning.Как шедевр, который сочетает в себе теоретические пословицы и практики в области NLP, эта книга определенно принесет много преимуществ для практиков и учащихся в области диалога Написание книги, она предоставила автору помощь.Есть надежда, что два автора будут продолжать иметь больше шедевров.Google Developer Rationals Ecological China Leaders экологического Китая Shenqiang Rasa - это редкое в отрасли, которая может предоставить диалог -структуру робота от языкового понимания до ответа на весь набор процессов.Хотя его очень масштабируемый компонент завоевал репутацию и достиг сильной экосистемы разработчика для RASA, профессиональная книга RASA в подробности в Китае все еще подробно.Эта книга представляет собой не только полное практическое руководство RASA, но и очень хороший учебник с модулями введения технологии диалога человека.Главный ученый Manbang Group, хороший директор бывшего научно -исследовательского института Ali Local Living Робот Li Pei станет важным окном взаимодействия с человеком. Интерфейс взаимодействия, вы должны сначала научиться развивать робота диалога, затем, пожалуйста, приходите из этой книги из этой книги.«Чатбот от 0 до 1», автор, автор WeChaty Ли Чжуоя"
"Robot Robot Open Source Framework - это первая структура внутренних и иностранных пожаров, RASA привержена разработке приложений платформ Robot (BOT). Компания Helvetia и Woman Health.Домашние крупные производители с RASA включают China Telecom, Microsoft Xiaobing, Lu Jin, Bosch, Faw и так далее.Есть также много мелких и средних предприятий.Эта книга может помочь вам использовать технологию машинного обучения для быстрого создания роботов диалога промышленного класса.Комплексный анализ общего процесса построения, конфигурации, обучения и услуг из разных типов роботов диалога, таких как тип задачи, FA, робот карты знаний и т. Д."
RASA -это диалог с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам использовать технологии машинного обучения для быстрого создания роботов диалога промышленного обложения.Благодаря богатым функциям, способностям машинного обучения и специальной специальности, RASA Framework в настоящее время является популярной структурой робота с открытым исходным кодом.Эта книга сначала представляет рабочий процесс двух основных компонентов RASA -рабочих процесса RASA NLU и RASA CORE; Поскольку типы задач, такие как тип задачи, FA, робот в чате знаний и т. Д., Включение использования управления диалогами с использованием формы (форма), ответа для обработки сплетен и FA, используйте базу знаний, чтобы ответить на вопрос динамического запроса, и т.д. мощная система чата.
