週末找了個 nlp 相關的工具，使用起來還不錯，它就是 rasa_nlu, 具有實體識別，意圖分類等功能，在加上乙個簡單的意圖操作即可實現簡單的 chatbot 功能，其類圖如下所示：
rasa_nlu 類依賴圖
整體程式的入口是在 data_router.py 檔案中的 datarouter 類中，主要作用是將模型以 project 的方式進行管理，控制資料的流向問題
component_classes 中包含所有 component 類
registered_components 通過將 component_classes 中的類進行迭代並遍歷出名稱 map
get_component_class 函式將 名稱轉為相應的 component 類
registry.py 檔案 主要作用是將 pipeline 中的名稱轉為相應的 類，以及匯入相應的模型檔案
config.py 配置檔案轉換
說明rasanlumodelconfig
用來存放訓練是使用的 pipeline 引數
metadata
將 model 目錄下 metadata.json 檔案進行解析，並快取
trainer
訓練所有相關的 component 部分， 通過 train 函式進行訓練， 通過 persist 函式進行持久化儲存
interpreter
通過訓練好的 pipeline 模型解析文字字串
persistor
用於儲存模型在雲端 aws，gcs，azure等
在 persist 函式中，通過 self.pipeline 快取內容，加上各種引數以及相應模型檔案配置到 metadata.json 檔案中
interpreter 初始化流程
1. 載入 metadata 資料內容
2. 根據 metadata.json 中 pipeline 構件component 執行序列
3. 初始化 interpreter 引數列表
1. 將文字通過 message 進行封裝
2. 根據 component 執行序列處理 message 物件
3. 格式化輸出 message 物件內容
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