是否可以加载经过训练的Rasa NLU模型并运行推理以获得嵌入

Question

我已经训练了一个supervised_embeddings拉萨NLU模型使用rasa train nlu。对于我的特定用例，我现在需要获取输入用户消息的嵌入，并将嵌入与我的NLU培训数据中的消息进行比较。

是否可以使用Python来加载经过训练的模型，并使用它来获得文本字符串的嵌入？

Answer 1

这是在rasa论坛上回答的。为了方便地将only_output_properties=False传递给interpreter.parse方法，可以：

您可以在python脚本中这样做：

from rasa.nlu.model import Interpreter

interpreter = Interpreter.load('models/nlu-xyz/nlu')) ## this should be an extracted model
result = interpreter.parse('hello world',only_output_properties=False)
embeds = result.get("text_sparse_features")

Answer 2

@KOB不幸的是，我们没有它的API。您可以查看classifier.py#L572上的代码，并使用message_embed作为嵌入。请随时提出任何进一步的问题。