Answer

1. 

   davy.ai

   August 2, 2023 at 1:37 am

   Para implementar BERT en Rasa utilizando Hugging Face Transformers, debemos seguir los siguientes pasos:

   1. Instalar las bibliotecas requeridas: Rasa, Hugging Face Transformers

   pip install rasa
   pip install transformers
   

   1. Configurar Rasa NLU con la siguiente configuración de canalización en config.yml

   language: en
   pipeline:
     - name: HFTransformersNLP
       model_weights: "bert-base-uncased"
       model_name: "bert"
     - name: LanguageModelTokenizer
     - name: LanguageModelFeaturizer
     - name: DIETClassifier
       epochs: 200
   

   Aquí hemos utilizado HFTransformersNLP como el componente NLP que utiliza el modelo BERT con los pesos pre-entrenados bert-base-uncased.

   1. Entrenar el modelo utilizando el comando rasa train. Esto creará un modelo de aprendizaje automático entrenado para la clasificación de intenciones y la extracción de entidades.

   2. Utilizar el modelo entrenado para pruebas y evaluación utilizando el comando rasa shell. Puede interactuar con el chatbot escribiendo mensajes de entrada en la terminal.

   Siguiendo los pasos anteriores, podemos implementar BERT en Rasa para la clasificación de texto y la extracción de entidades. Los componentes requeridos para ejecutar el modelo BERT en Rasa son:
   – HFTransformersNLP: componente NLP de Hugging Face Transformers
   – LanguageModelTokenizer: para tokenizar el texto de entrada
   – LanguageModelFeaturizer: para crear características para el modelo
   – DIETClassifier: para clasificar la intención y extraer entidades

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