有人知道如何在rasa中使用scispaCy模型进行生物医学吗？

Question

有人知道如何在rasa中使用scispaCy模型用于生物医学吗？，我正在尝试用rasa构建一个聊天机器人，有人建议我使用nlp模式来进行医疗聊天机器人。

Answer 1

在编写本报告时，spaCy 2.3是spaCy的最新版本，对于该版本，有一个博客写在这里描述了如何转换自定义的spaCy管道以便在Rasa中使用。

主要步骤包括将模型管道保存到磁盘。

nlp.meta["name"] = "proglang"
nlp.to_disk(nlp.meta["name"])

然后将这个模型作为python包安装。

> python -m spacy package proglang . --force
> cd en_proglang-2.2.5 # this created name depends on the spaCy version
> python setup.py sdist 
> python -m pip install en_proglang-2.2.5/dist/en_proglang-2.2.5.tar.gz

完成所有这些之后，您可以从Rasa的config.yml文件中引用此模型。

pipeline:
- name: SpacyNLP
  model: "en_proglang"
- name: SpacyTokenizer
- name: SpacyEntityExtractor
- name: SpacyFeaturizer
  pooling: mean
- name: CountVectorsFeaturizer
  analyzer: char_wb
  min_ngram: 1
  max_ngram: 4
- name: DIETClassifier
  epochs: 100

不过，这篇博文对此作了更详细的解释。一定要完整地读一遍。

不过，在这个方法上有几点。

• 随着spaCy 3.0的出现，其中一些步骤可能会发生变化。一旦Rasa升级到这个新的spaCy版本，博客很可能会收到更新。
• 本指南适用于一般的spaCy模型，但我不熟悉sci-spaCy，因此，我不知道是否有一些内部技巧使其与普通的spaCy管道不同。例如，有些包装器(如节spaCy )无法通过这种方法工作。
• 如果发现此方法不起作用，则可能需要在rasa-nlu-示例项目上启动github问题。这是一个类似于Rasa组件的控制模块，可能会有兴趣添加这样的特性。