可以将API.ai/ RASA NLU与Tensorflow集成以制作聊天机器人

Question

以下是令我困惑的问题。希望这里的朋友能清除它。

1. Api.ai和RASA NLU都是用于自然语言处理和自然语言生成的库？我是对的

2. 我们可以在Tensorflow中执行NLU，以便我们可以在Tensorflow中执行所有NLU + ML操作吗？

3. 如果我使用Api.ai或RASA NLU用于NLU目的，我如何使用Api.ai或RASA NLU执行ML操作？我们可以建立自己的ML模型并使其与Api.ai或RASA NLU一起使用

方案

假设我只是想构建一个聊天机器人。

1. 我使用API​​.ai或RASA NLU作为NLU，即将输入分解为意图和实体。

2. 现在我必须创建自己的ML模型来训练我将使用Tensor流创建的一些数据集。

3. 如何整合这两者以使其强大？

提前致谢

Answer 1

回答您的具体问题：

1. 不，Rasa NLU是一个图书馆; API.ai（现称为Dialogflow）是一种产品，目前由Google拥有。自然语言生成也不是。他们主要做自然语言理解。对于Rasa NLU，这仅限于意图和实体分类。 Dialogflow还包括上下文，Web挂钩等内容。要使用Rasa获得更多功能，您还需要查看Rasa Core。
2. 当然people使用tensorflow进行NLU。 Rasa NLU不使用它，我不知道我们是否确切了解Dialogflow的工作原理。
3. 使用像Rasa NLU或Dialoflow这样的东西的全部意义在于抽象出很多关于ML如何运作的必要知识。如果您想要实现自己的分类器，请参阅上面的链接以了解tensorflow，或者查看MITIE或spacy和sklearn，这是Rasa打包的两个后端。

希望能够解决问题。要整合您给出的方案，如果您使用Rasa或DialogFlow，则不需要额外的ML。他们在各自的帽子下做到这一点。

• Dialogflow打包完整聊天机器人解决方案所需的一切。
• Rasa NLU可与Botkit或Rasa Core一起使用，以获得完整的聊天机器人解决方案。

Answer 2

1）如上所述，RASA NLU是一个库，而Api.AI是一个服务。

2）是！ RASA现在支持将TensorFlow用作管道的一部分。

3）RASA的优点之一是，它使您可以使用与Api.ai（现在的Dialogflow）相同的API，因此您可以对两者使用相同的训练数据。但是，我认为与Dialogflow之类的服务相比，您最好还是坚持使用RASA。