無法使用Rasa NLU / Sklearn訓練新模型

Question

我正在應用程序和Rasa NLU服務器之間構建中間件，該中間件可以簡化不同的任務，例如創建模型或更新...

我的主要目標是構建模型，並使用每次向舊模型添加一個示例的功能來每次對其進行更新，因此僅通過添加一個示例就可以對舊數據進行更新，然后將其再次提交給Rasa服務器。

這是場景：
首先，我先創建一個空模型，然后將發布請求發送到localhost:5000/train?project=defaults&fixed_model_name=model1
有了這個數據

{
  "rasa_nlu_data": {
    "common_examples": [], 
    "entity_synonyms": [], 
    "regex_features": []
  }
}

所以我得到這個回應：

“ info”：“經過培訓的新模型：model1”

然后我以相同的請求開始訓練，但使用包含新的班級greet新數據

{
  "rasa_nlu_data": {
    "common_examples": [
      {
        "text": "hey", 
        "intent": "greet"
      }
    ], 
    "entity_synonyms": [], 
    "regex_features": []
  }
}

它的工作方式與我預期的一樣，如果我添加了同一堂課的示例，則訓練總是可以正常進行

{
  "rasa_nlu_data": {
    "common_examples": [
      {
        "text": "hey", 
        "intent": "greet"
      },{
        "text": "heyy", 
        "intent": "greet"
      }
    ], 
    "entity_synonyms": [], 
    "regex_features": []
  }
}

但是當我嘗試用其他不同的意圖發布其他數據時， bye這樣

{
  "rasa_nlu_data": {
    "common_examples": [
      {
        "text": "hey", 
        "intent": "greet"
      },
       {
        "text": "heyy", 
        "intent": "greet"
      },
      {
        "text": "goodbye", 
        "intent": "bye"
      }
    ], 
    "entity_synonyms": [], 
    "regex_features": []
  }
}

我收到此錯誤：

“錯誤”：“類別數必須大於一；必須為一”

並且如果我跳過第二步來重做相同的場景，那么我的數據將如下所示：

{
  "rasa_nlu_data": {
    "common_examples": [
      {
        "text": "hey", 
        "intent": "greet"
      },
      {
        "text": "goodbye", 
        "intent": "bye"
      }
    ], 
    "entity_synonyms": [], 
    "regex_features": []
  }
}

提交后，我得到這個錯誤：

“錯誤”：“ n_splits = 2不能大於每個類中的成員數。”

我的Rasa NLU服務器配置：

我已經檢查過可能與我的問題相似的問題，但這些不是我想要的
ValueError：類數必須大於一（python）
ValueError：無法將拆分數n_splits = 3大於樣本數：1

我知道Rasa模型需要許多實體來運行解析，但是與我相距甚遠，我只想先構建一個干凈的模型

Answer 1

Rasa NLU強制您每個意圖至少有兩個示例。 雖然對於任何一種良好的性能，無論如何，您都應該擁有更多：)