Вы можете обучить модель только для nlu, тогда, если вы запустите rasa shell nlu
с конвейером только для сущностей, вы увидите предсказанные сущности, например,
{
"intent": {
"name": null,
"confidence": 0.0
},
"entities": [
{
"start": 7,
"end": 11,
"value": "apples",
"entity": "food",
"confidence": 0.9887154577118213,
"extractor": "CRFEntityExtractor"
}
],
"text": "i like apples"
}
Вы также можете загрузить модель в python и используйте interpreter.parse()
, чтобы получить результаты, или запустите rasa run --enable-api
и нажмите конечную точку /model/parse
.
Кстати, отправленный конвейер не будет работать - вам нужно предоставить токенизатор до CRFEntityExtractor
, например
language: en
pipeline:
- name: "WhitespaceTokenizer"
- name: "CRFEntityExtractor"
- name: "EntitySynonymMapper"