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基于rasa 搭建中文对话系统

分享背景

对话系统是自然语言处理的一个热门话题，而自然语言理解则是对话系统的关键组成部分，现有的很多自然语言理解工具往往以服务的方式获取（Google的API.ai, Facebook的Wit.ai等），使用这些服务往往需要向服务提供商提供自己的数据，并且根据自己业务调试模型很不方便。因此，本次公开课主要分享本人基于rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具，并结合rasa core 搭建对话系统框架的一些经验，方便初学者入门，加深对对话系统的理解。

分享大纲

1.对话系统的分类和关键技术介绍
2.结合电信业务查询办理场景，借助开源框架rasa实现任务导向型聊天机器人demo。
     2.1 rasa nlu 中文自然语言理解实现，及其背后的原理
     2.2 rasa core 对话管理实现，结合源码介绍其实现方法

分享人

张庆恒，北京邮电大学网络技术研究院，网络与交换技术国家重点实验室硕士，主要研究方向为机器学习与自然语言处理。曾在百度实习且多次参加机器学习、深度学习比赛，获阿里云安全算法挑战赛获冠军，中文标注开源项目Chinese-Annotator主要开发成员。

分享时间

1月14日（周日） 20:00