【发布时间】：2019-09-20 12:53:01
【问题描述】：
我想制作一个基于 rasa 的聊天机器人，至少有两种语言或多语种聊天机器人。谁能告诉我可能的制作方法。
【问题讨论】：
标签： multilingual rasa
【发布时间】：2019-09-20 12:53:01
【问题描述】：
好问题。 （这也是我正在做的事情。）
嵌入意图分类器的好处是它没有任何关于它适用于哪种语言的假设。因此，理论上，它应该适用于每种语言。
您可以使用 2 种方法来支持多语言意图。
1. 为他们制定单独的意图（例如 hello_en、hello_xx，用于 2 种语言的 hello）
2. 创建一个语言检测器并在自定义操作中处理它们
如果您使用默认的 utter_ 方法，则方法 1 可能更有意义，因为您可以使用 hello_en 作为意图名称并使用 utter_hello_en 来获取响应。
当您实际上有多个变量要用于生成响应时（当然，您可以在自定义操作中处理它们），方法 2 更有意义。
总而言之，您可以在 rasa 中实现多语言聊天机器人！
编辑：
您想要的是一个自定义语言检测器，它可以找出您正在使用的语言。您可以将语言检测器作为自定义组件包含在管道的开头，并使其填充language 插槽。然后，您可以将此槽值用作自定义操作中的输入并做出相应的响应。
【讨论】：
-
你能解释一下你的第二种方法吗兄弟......其实我不想为不同的语言创建不同的训练数据。
-
您能否详细解释这个答案或提供视频或博客文章以获取更多详细信息？
-
解决方案 2 的意思是：您需要使用 googletrans 库来翻译用户输入的内容并检测语言 -> 然后将其翻译为您的语言模型（以英语为例） -> 然后使用 rasa core 获取要找到与已经翻译的消息匹配的 utter_which => 得到结果后，您可以将结果翻译成您通过 googletrans 检测到的语言（上图），最后 rasa 将回复您输入的语言。 @RaghavSharma