Rasa NLU组件升级：复合实体识别新特性

资源摘要信息:"Rasa NLU是用于自然语言理解的库，主要用于理解用户输入的意图和实体。在处理自然语言的过程中，实体抽取是一个重要的步骤，它可以识别文本中的关键信息，如人名、地点、时间等。在一些复杂的情况下，一个实体可能由多个子实体组成，这时候就需要使用复合实体（Composite Entities）进行识别。 Rasa NLU的复合实体组件“rasa_composite_entities”就是为了处理这种复杂的实体抽取情况而设计的。该组件允许开发人员定义一些规则，以便将相关的子实体组合成一个更大的实体。这样一来，当一个复合实体被正确识别时，系统能够提供更丰富的上下文信息，从而更准确地理解用户的意图。 在2021年1月13日的更新中，该组件针对Rasa 2.x版本进行了优化。旧的数据加载逻辑被移除，现在加载模式的唯一方法是通过外部JSON文件。这样的改变提高了组件的灵活性和可配置性，允许开发者更自由地定义复合实体。同时，提取器的命名也发生了变化，从“composite”变为了“CompositeEntityExtractor”，使得组件的命名更加符合Python的命名规范。 在此之前，2020年2月26日的更新中，为了防止其他实体提取器（例如小鸭提取器）在处理过程中出现问题，对实体的分类方式进行了调整。实体现在由它们的起始位置（start值）进行分类，这样可以保证实体的顺序不会被其他提取器影响，从而确保提取结果的准确性和一致性。 另外一个值得注意的更新是在2020年1月10日，那时组件的输出格式发生了变化，子实体不再在“contained_entities”键下查找，而是位于新的“value”键下。这个更新使得复合实体提取器的输出与其他提取器保持一致，对开发者来说更加友好。 安装方面，用户可以通过pip包管理器直接安装“rasa_composite_entities”，具体命令为“pip install rasa_com”。 需要注意的是，该组件是用Python编写的，因此它适用于以Python为主要开发语言的项目。该组件是开源的，并且提供了一个名为“rasa_composite_entities-master”的压缩包子文件，供开发者下载和使用。"