Rasa.3X中使用lookup实现对实体的抽取

news2024/12/23 3:16:17

rasa3.6的DIETClassifier实体提取器不准确，使用RegexEntityExtractor的实体提取器替换。在实战过程解决以下两个问题：

1、RegexEntityExtractor实体提取器的应用

首先在domain.yml中明确对应的实体以及意图：

version: "3.0"
entities:
  - line_name
intents:
  - ask_train_time

以询问地铁运营时间的意图为例，在nlu.yml中填写对应的数据

version: "3.0"
nlu:
  - intent: ask_train_time
    examples: |
      - 地铁[1号线](line_name)是否还在运营
      - 地铁[1号线](line_name)还在运营吗
      - 地铁[1号线](line_name)的首末班车时间
      - 地铁[1号线](line_name)什么时候出发
      - 地铁[1号线](line_name)什么时候截止

如果要使用Lookup Tables，在nlu中继续添加line_name对应的查找表：

  - lookup: line_name
    examples: |
      - 1号线
      - 2号线
      - 3号线
      - 12号线
      - 月球线
      - fb线
      - 生命线

在config.yml的pipeline中配置RegexFeaturizer和RegexEntityExtractor：

recipe: default.v1
# Configuration for Rasa NLU.
# https://rasa.com/docs/rasa/nlu/components/
language: zh

pipeline:
   - name: RegexFeaturizer
   #...
   #其他的一些组件
   #这里我们配置多个抽取器来保证实体抽取的结果
   - name: RegexEntityExtractor
     use_word_boundaries: False
     use_lookup_tables: True
     use_regexes: True
   - name: DIETClassifier
     epochs: 50
   #...

对rasa nlu进行测试：

可以看到因为我们在Lookup Table中也重复配置了1号线，因此该实体同时被两个抽取器提取到。明显可以看出，在DIETClassifier抽取的实体中是包含confidence_entity这个属性的；而在RegexEntityExtractor对应的抽取结果中则并不包含该属性，这也说明这是基于正则进行匹配的，因此其对应的置信度默认为1。
对Lookup Table中的其他实体名称进行测试：

这里先不管意图的识别是否正确，至少在Lookup Table中的实体都被识别出来了。

当然，笔者这里也测试了utterance中需要识别两个实体一个意图的例子。
在nlu.yml中将数据进行更新

version: "3.0"
nlu:
  - intent: ask_train_time
    examples: |
      - 地铁[1号线](line_name)[八宝山](station)站是否还在运营
      - 地铁[1号线](line_name)[八宝山](station)站还在运营吗
      - 地铁[1号线](line_name)[八宝山](station)站的首末班车时间
      - 地铁[1号线](line_name)[八宝山](station)站什么时候出发
      - 地铁[1号线](line_name)[八宝山](station)站什么时候截止

  - lookup: line_name
    examples: |
      - 2号线
      - 3号线
      - 12号线
      - 生命线

  - lookup: station
    examples: |
      - 建国门
      - 古城
      - 月球

测试结果：

出现的原例完全由语义正常识别

2、多个提取器针对相同的实体类型，很可能会多次提取实体

实体提取器主要是从用户消息中提取实体，例如人名或位置。如果开发者想使用多个实体提取器，我们建议每个提取器都针对一组独立的实体类型。例如，使用Duckling提取日期和时间，使用DIETClassifier提取人名。否则，如果多个提取器针对相同的实体类型，很可能会多次提取实体。例如，如果开发者使用两个或多个通用提取器，如MitieEntityExtractor、 DIETClassifier或CRFEntityExtractor，则训练数据中的实体类型将由它们全部找到并提取。如果填充的槽类型都是text类型，那么管道中的只有最后一个提取器是起作用的。如果插槽的类型为list，则所有结果都将添加到列表中，包括重复项。比如