RASA实战三：训练数据准备和domain文件_rasa3 实战

训练数据主要分为三大块，nlu,rule, story，存放在data目录下

 

nlu

NLU(自然语言理解)的目标是从用户消息中提取结构化信息。这通常包括用户的意图和他们的消息包含的任何实体。您可以向训练数据添加额外的信息，如正则表达式和查找表，以帮助模型正确识别意图和实体。

nlu里的数据内容如下：

 

RULE

规则是一种训练数据，用于训练助理的对话管理模型。规则描述了应该始终遵循相同路径的简短对话片段。可以简单理解为是基于规则的对话模板

 data/rules/clock.yml

这里拿第一个rule简单介绍一下什么意思，第一个rule是 query clock，是用户查询闹钟的逻辑，这个rule的意思是，当检测到用户的意图是query_clock(查询闹钟)，执行对应的action为utter_query_clock

story

故事是一种训练数据，用于训练助理的对话管理模型。故事可以用来训练模型，使其能够归纳出看不见的对话路径。（上面说了rule可以理解为基于规则的对话，story刚好和他相反，story定义的是正常的对话逻辑，不是强制性的，让模型去学习，自己判断怎么根据用户的意图作出对应的回答，因为闹钟这个技能比较简单，所以就没有用到story数据）

domain

domain定义了您的助手工作的范围。它指定了你的机器人应该知道的意图、实体、插槽、响应、表单和动作。它还定义了会话会话的配置。

 domain/clock.yml

 我们在NLU里定义的意图，实体，槽位，和自定义action，都需要写进domain文件里