Python 3
TensorFlow 1.8.0
Keras 2.2.2
jieba 0.39
msgpack 0.5.6
scikit-learn 0.19.1
sklearn_crfsuite 0.3.6
spacy 2.0.17
rasa-nlu 0.13.8
rasa-core 0.10.4
FastText预训练词向量，wiki训练，有两个版本可以选择，这里选择wiki训练的尺寸较小的版本，下载地址https://s3-us-west-1.amazonaws.com/fasttext-vectors/wiki.zh.vec
rasa-nlu和rasa-core示例配置和语料 来自：https://github.com/zqhZY/_rasa_chatbot
这里仅整理为一个完整的包含NLU、Dialog训练和测试，ChatBot在线学习和使用的例子。
git clone https://github.com/Ma-Dan/rasa_bot
下载FastText预训练词向量wiki.zh.vec
下载后运行下列命令准备词向量
python -m spacy init-model zh rasr_bot/spacy/wiki_zh --vectors-loc wiki.zh.vec
当前版本rasa-nlu的jieba_tokenizer存在重复加载用户字典问题，使用最新版 覆盖site-packages/rasa_nlu/tokenizers下的jieba_tokenizer.py
（可选）使用自己训练的FastText词向量，或其他工具训练的词向量
python bot.py train-nlu
> INFO:rasa_nlu.training_data.loading:Training data format of data/nlu.json is rasa_nlu
> INFO:rasa_nlu.training_data.training_data:Training data stats:
> - intent examples: 169 (13 distinct intents)
> - Found intents: ' inform_other_phone' ' inform_current_phone' ' unknown_intent' ' goodbye' ' thanks' ' inform_time' ' inform_item' ' greet' ' request_management' ' confirm' ' inform_package' ' deny' ' request_search' > - entity examples: 102 (4 distinct entities)
> ...
> Part I: train segmenter
> ...
> Part II: train segment classifier python -m rasa_nlu.server -c data/nlu_model_config.json --path models
curl -XPOST localhost:5000/parse -d ' {"q":"你好", "project":"ivr", "model":"demo"}' python bot.py train-dialogue python -m rasa_core.server -p 5005 -d models/dialogue -u models/ivr/demo -o out.log
curl -XPOST localhost:5005/conversations/default/parse -d ' {"query":"帮我查话费"}' ' {"executed_action": "utter_greet", "events": []}'
python bot.py run online-train
