本研究解决了肖像视频编辑中缺乏灵活性和训练需求的问题，提出了一种无需训练的通用框架。该框架基于统一动画控制机制，支持不同条件下的肖像外观和嘴部编辑，显著提高了视频编辑的同步性和灵活性，具有广泛的应用潜力。

本文介绍了 Rasa 中的核心组件 DIETClassifier 和 LanguageModelFeaturizer 的作用和区别，以及 JiebaTokenizer 的作用。这些组件能够有效地捕获用户输入中的语义信息并提高机器人的性能。

本文介绍了使用网页版 Rasa 组件演示对话机器人的方法，包括配置和代码示例。同时，还介绍了使用 Nginx 转发 websocket 请求和解决常见错误。通过这些方法，可以更直观地展示对话机器人的效果，方便客户理解和接受。

自动化测试在对话场景中的必要性体现在节省时间和提高效率上。手动测试需要耗费大量时间，而自动化测试可以快速检测出失败的 case，然后手动测试这些 case。此外，自动化测试的 test case 可以用于现场演示，保证演示的成功率。对于简单规则场景，可以使用 test_stories.yml 文件进行测试。测试结果会显示通过的 case 和失败的 case，可以查看具体哪个 story 失败了。

Rasa有两种定义对话流程的方式：规则和故事。规则适用于简单场景，不能处理槽位填充或多轮对话。故事适用于更复杂的对话流程，可以包含多个意图、槽位填充和多轮对话，并允许使用Rasa的核心功能。故事可以定义特定的对话场景，并为机器人提供处理这些场景的指导。

本文介绍如何使用Docker部署Rasa对话机器人框架，解决Ubuntu server版本低、Python版本不满足要求的问题。文章详细介绍了安装Docker、拉取Rasa镜像、模型部署、启用restful API服务、设置多Rasa worker等操作。

使用 Rasa rules.yml 是指定回复内容的最简单方式，需要编辑 nlu.yml、domain.yml 和 rules.yml 三个文件。以回复用户的夸奖为例，需要在 nlu.yml 中添加意图，编辑 domain.yml 中的返回内容模板，以及在 rules.yml 中添加匹配规则。训练后，可以在 rasa shell 中进行中文对话测试。

本文介绍了如何在Rasa中支持中文对话，包括配置中文pipeline、增加中文语料、训练模型、添加中文回复和解决训练nlu时可能遇到的异常情况。测试结果表明已经支持中文回复。

本文介绍了 Rasa NLU 的重要组件，包括语言模型、分词组件、特征提取组件、意图分类组件和实体提取器。推荐使用 SpacyNLP 作为语言模型，分词组件可选 JiebaTokenizer、MitieTokenizer 或 SpacyTokenizer。特征提取组件可使用 RegexFeaturizer 等多个组件。意图分类组件包括 MitieIntentClassifier、LogisticRegressionClassifier、SklearnIntentClassifier、KeywordIntentClassifier、DIETClassifier 和 FallbackClassifier。nlu.yml 是训练数据，可用于智能识别意图。

rasa init 初始化项目之后，可以看到增加了很多不需要添加到 git 项目管理中的文件，例如 模型文件。默认的模型文件大小就有 24M。 cache 文件 等。 在开始动手修改各种 yml 配置文件之前，最好先提交原始的文件到 git 管理中，防止误操作。 网上找到一个规范的 rasa g...

需求是实现一个特定领域的问答功能，交互模式类似跟 ChatGPT/文心一言聊天一样，或者是购物平台中的客服机器人。 基于 ChatGPT 的开源实现来训练模型肯定不现实，毕竟这么大的模型，训练成本极高，而且现实需求也不需要这么庞大的功能，只需要专业的领域知识即可。 此外，涉及到医疗领域，自动回复不能...