给我详细讲讲上面的yaml文件

好的，这是一个比较典型的Rasa NLU配置文件，主要分为三个部分：

1. language：指定了使用的语言类型，这里是英文（en）；
2. pipeline：定义了整个NLU pipeline的结构，包括预处理、特征提取、意图分类和实体识别等步骤；
3. data：指定了NLU模型训练所使用的数据路径和格式。

下面是每个部分的具体内容：

1. language：

language: "en"

2. pipeline：

pipeline:
- name: "WhitespaceTokenizer"
  intent_split_symbol: "_"
- name: "RegexFeaturizer"
- name: "CRFEntityExtractor"
- name: "EntitySynonymMapper"
- name: "CountVectorsFeaturizer"
- name: "EmbeddingIntentClassifier"

这里定义了一个完整的NLU pipeline，包括五个组件：

- `WhitespaceTokenizer`：使用空格分词器将输入文本分成单词；
- `RegexFeaturizer`：提取输入文本中匹配预设正则表达式的特征；
- `CRFEntityExtractor`：使用条件随机场（CRF）模型识别实体，并将其标注到文本中；
- `EntitySynonymMapper`：将一些同义词映射到统一的实体名称上，以便更好地识别用户意图；
- `CountVectorsFeaturizer`：将输入文本转换成向量表示；
- `EmbeddingIntentClassifier`：使用预训练的词向量表征输入文本，并通过softmax分类器预测用户意图。

3. data：

data:
- nlu.md

这里只使用了一个数据文件 `nlu.md`，它包含了一系列标注好的用户输入文本和对应的意图和实体标签。在训练过程中，Rasa NLU会根据这些数据不断优化模型参数，以逐渐提高模型的准确性和泛化能力。