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Rasa:开源机器学习框架支持自动处理文本与语音对话:涵盖NLU、对话管理及Slack集成等功能

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简介:
Rasa是一款开源机器学习框架,专为构建自然语言理解和对话管理系统而设计。它集成了对Slack等平台的支持,并提供丰富的功能来简化自动化对话流程的开发工作。 Rasa是一个开源的机器学习框架,用于自动执行基于文本和语音的对话。使用Rasa可以构建适用于多种环境的上下文助手:Facebook Messenger、Slack、Google Hangouts、Webex Teams、Microsoft Bot Framework、Rocket.Chat以及Telegram等平台;此外还可以为Alexa技能和Google Home开发功能。 Rasa能够帮助开发者创建具备多轮交互能力的智能对话系统。为了使人们与这些上下文助手进行有意义的交流,助手需要根据之前的讨论内容来构建后续的回答——而Rasa使得这样的扩展性操作成为可能。

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  • RasaNLUSlack
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    Rasa是一款开源机器学习框架,专为构建自然语言理解和对话管理系统而设计。它集成了对Slack等平台的支持,并提供丰富的功能来简化自动化对话流程的开发工作。 Rasa是一个开源的机器学习框架,用于自动执行基于文本和语音的对话。使用Rasa可以构建适用于多种环境的上下文助手:Facebook Messenger、Slack、Google Hangouts、Webex Teams、Microsoft Bot Framework、Rocket.Chat以及Telegram等平台;此外还可以为Alexa技能和Google Home开发功能。 Rasa能够帮助开发者创建具备多轮交互能力的智能对话系统。为了使人们与这些上下文助手进行有意义的交流,助手需要根据之前的讨论内容来构建后续的回答——而Rasa使得这样的扩展性操作成为可能。
  • Android定时关闭)
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    本插件提供了一个可定制化的等待对话框,它不仅能够显示加载中的提示信息,还具备了定时自动关闭的功能,适用于各种Android应用开发场景。 在Android开发中,实现点击按钮后弹出一个“请稍候...”的对话框(文本可以自定义)。当加载完成后,该对话框会自动消失。提供了两种定时消失的方案,可以根据需要自行选择。
  • ChatBot:人,看图说、单轮多轮,使用TensorFlow 2.0PyTorch 1.3.1技术
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    这是一款基于TensorFlow 2.0和PyTorch 1.3.1框架开发的先进对话机器人ChatBot。它支持看图说话、单轮及多轮对话,为用户提供丰富且自然的人机交互体验。 ChatBot对话机器人具备看图说话、单轮对话及多轮对话功能。开发环境包括:tensorflow 2.0, pytorch 1.3.1 和 GPT-2,具体依赖库如下: - flask==1.0.2 - tensorflow==2.0.0 - pytorch==1.3.1 - sklearn==0.19.2 - scipy==1.4.1 - numpy==1.18.5 - jieba==0.42.1 - pandas==0.23.4 - torchvision==0.5.0 - transformers==2.1.1 JS文件和layui包放置在/static目录下。启动前端时,可以在PyCharm中直接运行app.py,并通过点击左爪发送消息、右爪发送图片以及左耳切换图片描述功能进行交互操作。
  • 系统
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    本项目提供一套完整的电话机器人对话系统的源代码,包括语音识别、自然语言处理及语音合成等关键模块,适用于开发智能客服和自动呼出应用。 安装教程: 1. 如果在第三步遇到错误通常是因为yum出现问题,请参考文件夹内的替换文件名称为:CentOS-Base.repo。 - 打开路径为:etc/yum.repos.d - 上传替换文件后,使用以下命令: ``` mkdir /opt/centos-yum.bak mv /etcyum.repos.d/* /opt/centos-yum.bak ``` 将CentOS-Base.repo上传至etc/yum.repos.d目录,并执行如下操作进行清理缓存和更新: ``` yum clean all yum makecache yum update ``` 2. 若创建网站失败,可能是安装不完整。可以尝试运行以下命令来解决问题: ``` yum install gd ``` 3. 需要替换识别文件,请打开路径为:etc/smartivr.json,并修改其中的id。 如果更改后未生效,则重启服务。 安装方式: 1. 使用宝塔进行安装,执行如下命令: ``` yum install -y wget && wget -O install.sh http://download.bt.cn/install/install_6.0.sh && sh install.sh ```
  • QT/C++ 无边和调整大小
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    本项目提供了一个基于QT/C++开发的高级无边框对话框解决方案,具备拖动与自由调整尺寸能力,极大增强了界面操作灵活性。 使用QT创建了一个无边框的可移动、可拉伸以改变窗体大小的对话框,可以实现上述功能。
  • Pod-、讲解、练
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    英语Pod是一档提供丰富英语学习内容的播客节目,包括对话、语法讲解和实践练习,旨在帮助用户提高听说读写能力。 这段内容包括EnglishPod对话1至365课、扩展练习题001到101课以及主持人对话1至222课的内容。PDF版本可以打印作为教材,也适合自学使用。
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    本项目包含丰富多样的自动对话与机器人对话数据集,以及结构化的MySQL数据库数据,适用于训练和测试AI模型。 这段文字描述了一个包含2万条智能聊天数据的SQL语句集合,这些对话涵盖了日常交流、谚语以及成语等内容,专为聊天机器人设计使用。
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