在pipline中properties怎么用
时间: 2023-11-27 16:51:35 浏览: 28
在Pipeline中,properties可以用来指定各个组件的配置参数。这些参数可以在Pipeline运行时被动态修改,以便更好地适应不同的使用场景。
下面是一个简单的例子,展示了如何在Pipeline中使用properties:
```python
from rasa_nlu.components import ComponentBuilder
from rasa_nlu.config import RasaNLUModelConfig
from rasa_nlu.model import Trainer
from rasa_nlu.training_data import load_data
builder = ComponentBuilder(use_cache=True)
pipeline = [
{"name": "nlp_spacy"}, # 使用Spacy进行分词和词性标注
{"name": "tokenizer_whitespace"}, # 使用空格进行分词
{
"name": "ner_crf",
"features": [
["low"],
["word"],
["suffix", 3],
["suffix", 2],
["suffix", 1],
["pos"],
["pos", "low"],
["title"],
["upper"],
["digit"],
["pattern"],
],
"max_iterations": 50, # NER CRF模型的最大迭代次数
"c2": 0.1, # L2正则化系数
},
{"name": "intent_featurizer_count_vectors"}, # 使用计数向量进行意图分类特征提取
{
"name": "intent_classifier_sklearn",
"C": 1.0, # SVM分类器的正则化系数
"kernel": "linear", # SVM分类器的核函数
},
]
config = RasaNLUModelConfig(
{"pipeline": pipeline, "language": "zh", "data": None, "path": None}
)
training_data = load_data("data/nlu.md")
trainer = Trainer(config, builder)
trainer.train(training_data)
model_directory = trainer.persist("./models/nlu", fixed_model_name="current")
```
在上面的代码中,我们定义了一个Pipeline,其中包含了多个组件(nlp_spacy、tokenizer_whitespace、ner_crf等)。每个组件可以有多个属性(name、features、max_iterations等),用于指定其行为和配置。
需要注意的是,不同的组件可以有不同的属性,具体取决于组件的实现。因此,在使用properties时,需要参考每个组件的文档,了解其可用的属性和取值范围。