Voici la liste des différentes modules que contient le projet RASA écrit en Python :
| Nom | Description |
|---|---|
| rasa | Ce module permet de rassemble tous les autres modules RASA. |
| rasa.cli | Ce module contient la base du CLI de RASA. |
| rasa.cli.arguments | Ce module contient les paramètres du CLI de RASA. |
| rasa.cli.arguments.data | Ce module contient les routines de paramètres de données du CLI. |
| rasa.cli.arguments.default_arguments | Ce module contient les routines de paramètre par défaut du CLI. |
| rasa.cli.arguments.export | Ce module contient les routines de paramètre d'exportation du CLI. |
| rasa.cli.arguments.interactive | Ce module contient l'analyseur interactif CLI. |
| rasa.cli.arguments.run | Ce module contient les routines de paramètres du CLI. |
| rasa.cli.arguments.shell | Ce module contient les routines de paramètres d'interpréteur de commande du CLI. |
| rasa.cli.arguments.test | Ce module contient les routines de paramètre de test du CLI. |
| rasa.cli.arguments.train | Ce module contient les routines de paramètre d'entraînement du CLI. |
| rasa.cli.arguments.visualize | Ce module contient les routines de paramètres de visualisation de graphique. |
| rasa.cli.arguments.x | Ce module contient les routines de gestion des paramètres optionnels. |
| rasa.cli.data | Ce module contient l'analyseur de données CLI. |
| rasa.cli.export | Ce module contient les routines d'exportation CLI. |
| rasa.cli.interactive | Ce module contient les analyseurs CLI interactifs. |
| rasa.cli.run | Ce module permet d'ajouter un analyseur d'exécution. |
| rasa.cli.scaffold | Ce module contient l'entraîneur de données du CLI. |
| rasa.cli.shell | Ce module contient l'analyseur de l'interpréteur de commande. |
| rasa.cli.telemetry | Ce module contient l'analyseur de télémétrie de pistage du CLI. |
| rasa.cli.test | Ce module contient les routines de test du CLI. |
| rasa.cli.train | Ce module contient l'entraîneur du CLI. |
| rasa.cli.utils | Ce module contient les routines utilitaires CLI. |
| rasa.cli.visualize | Ce module contient l'analyseur de visualisation du CLI. |
| rasa.cli.x | Ce module contient les analyseurs Rasa X. |
| rasa.constants | Ce module contient les constantes de RASA. |
| rasa.core | Ce module contient l'initialisation de Rasa Core. |
| rasa.core.actions.action | Ce module contient les routines d'actions de Rasa Core. |
| rasa.core.actions.forms | Ce module contient les actions de formulaire. |
| rasa.core.actions.loops | Ce module contient la routine de la boucle d'action du langage naturel. |
| rasa.core.actions.two_stage_fallback | Ce module contient les routines de repli en deux étapes des actions. |
| rasa.core.agent | Ce module contient les agents charger par le serveur. |
| rasa.core.brokers.broker | Ce module contient la base pour toute mise en oeuvre de courtier d'événements. |
| rasa.core.brokers.file | Ce module contient la classe des événements d'un fichier au format json. |
| rasa.core.brokers.kafka | Ce module contient le courtier d'événements Kafka. |
| rasa.core.brokers.pika | Ce module contient les routines de connexion à hôte Pika. |
| rasa.core.brokers.sql | Ce module contient le courtier d'événements à une base de données SQL Server. |
| rasa.core.channels.botframework | Ce module contient un canal permettant de communiquer avec le Bot Framework de Microsoft. |
| rasa.core.channels.callback | Ce module contient les routines d'appel en arrière-plan d'un canal. |
| rasa.core.channels.channel | Ce module contient la représentation d'un message entrant. |
| rasa.core.channels.console | Ce module contient les routines de la console de canaux. |
| rasa.core.channels.facebook | Ce module contient un canal pour le Messager Facebook pour analyser les webhooks entrants et envoyer des messages. |
| rasa.core.channels.hangouts | Ce module contient un canal pour le messagerie Hangouts de Google. |
| rasa.core.channels.mattermost | Ce module contient un canal de communication Mattermost. |
| rasa.core.channels.rasa_chat | Ce module contient le canal d'entrée de clavardage pour Rasa X. |
| rasa.core.channels.rest | Ce module contient un canal d'entrée HTTP personnalisé. |
| rasa.core.channels.rocketchat | Ce module contient un canal de communication pour RocketChat. |
| rasa.core.channels.slack | Ce module contient un canal de communication pour Slack. |
| rasa.core.channels.socketio | Ce module contient un canal d'entrée socket.io. |
| rasa.core.channels.telegram | Ce module contient un canal de sortie pour Telegram. |
| rasa.core.channels.twilio | Ce module contient un canal de sortie pour Twilio. |
| rasa.core.channels.webexteams | Ce module contient un canal de communication pour Cisco WebexTeams. |
| rasa.core.config | Ce module contient le chargeur des données de stratégie entreposées dans le fichier spécifié. |
| rasa.core.constants | Ce module contient les constantes utilisés par le Rasa Core. |
| rasa.core.evaluate | Ce module permet de tester un modèle combiné Rasa Core et NLU. |
| rasa.core.exceptions | Ce module contient les classes d'exceptions du Rasa Core. |
| rasa.core.exporter | Ce module contient le gestionnaire de publication des événements dans un magasin de suivi vers un courtier d'événements. |
| rasa.core.featurizers.single_state_featurizer | Ce module contient la classe de base pour transformer l'état du dialogue en format ML. |
| rasa.core.featurizers.tracker_featurizers | Ce module contient la classe de base pour les fonctionnalités de suivi réelles. |
| rasa.core.interpreter | Ce module contient l'usine pour créer un interprète en langage naturel. |
| rasa.core.jobs | Ce module contient le planificateur global de processus léger pour gérer toutes les tâches récurrentes. |
| rasa.core.lock | Ce module contient le mécanisme de verrouillage émettant des tickets gérant l'accès aux identifiants de conversation. |
| rasa.core.lock_store | Ce module contient l'usine pour créer un magasin de verrouillage. |
| rasa.core.nlg.callback | Ce module contient les réponses pour NLG et leur point de terminaison. |
| rasa.core.nlg.generator | Ce module contient le générateur des énoncés de bot en fonction d'un état de dialogue. |
| rasa.core.nlg.interpolator | Ce module contient l'interpole des valeurs dans des modèles avec des espaces réservés. |
| rasa.core.nlg.template | Ce module contient le générateur de langage naturel générant des messages basés sur des modèles. |
| rasa.core.policies.ensemble | Ce module contient les éléments de combinaisons de stratégie et de domaine. |
| rasa.core.policies.fallback | Ce module contient la stratégie prédisant les actions de secours. |
| rasa.core.policies.form_policy | Ce module contient la politique gérant la prédiction des formulaires. |
| rasa.core.policies.mapping_policy | Ce module contient la politique cartographiant directement les intentions aux actions. |
| rasa.core.policies.memoization | Ce module contient la politique se souvenant d'exemples exacts de max_history et se détournant des histoires de formation. |
| rasa.core.policies.policy | Ce module contient l'énumération du type de données de formation pris en charge par une stratégie. |
| rasa.core.policies.registry | Ce module permet d'importer toutes les stratégies à un seul endroit pour pouvoir les résoudre via un chemin de module commun. |
| rasa.core.policies.rule_policy | Ce module contient la politique gérant toutes les règles. |
| rasa.core.policies.sklearn_policy | Ce module contient le classificateur sklearn pour former une stratégie. |
| rasa.core.policies.ted_policy | Ce module contient la politique de dialogue d'intégration de transformateur (TED). |
| rasa.core.policies.two_stage_fallback | Ce module contient la politique gérant une faible confiance NLU à plusieurs étapes. |
| rasa.core.processor | Ce module permet de gérer un seul message avec ce processeur. |
| rasa.core.registry | Ce module permet d'importer tous les composantes. |
| rasa.core.restore | Ce module contient les routines de restauration du Rasa Core. |
| rasa.core.run | Ce module contient les routines pour exécuter le coeur. |
| rasa.core.test | Ce module contient les routines de tests, de prédictions et les cibles d'action, d'intention et d'entité. |
| rasa.core.tracker_store | Ce module contient la classe pouvant contenir toutes les classes TrackerStore. |
| rasa.core.train | Ce module contient les modèles pour la comparaison des politiques. |
| rasa.core.training | Ce module permet de charger les données d'entraînement à partir d'une ressource. |
| rasa.core.training.converters.story_markdown_to_yaml_converter | Ce module permet vérifier si le fichier de données d'entraînement donné contient des données Core au format Markdown et peut être converti en YAML. |
| rasa.core.training.interactive | Ce module contient les routines d'interaction comme l'envoi de message dans une conversation. |
| rasa.core.training.story_conflict | Ce module contient une représentation d'un conflit entre deux ou plusieurs histoires. |
| rasa.core.utils | Ce module contient les routines utilitaires du Rasa Core. |
| rasa.core.visualize | Ce module contient les routines de visualisation du Rasa Core. |
| rasa.exceptions | Ce module contient les classes d'exceptions de RASA. |
| rasa.jupyter | Ce module contient le clavardage avec le robot dans un notebook Jupyter. |
| rasa.nlu | Ce module contient les mécanismes d'initialisation du NLU. |
| rasa.nlu.classifiers | Ce module contient les constantes de classifications du NLU. |
| rasa.nlu.classifiers.classifier | Ce module contient la classe une classification. |
| rasa.nlu.classifiers.diet_classifier | Ce module contient les classes de classification comme DIET (Dual Intent and Entity Transformer) et de balise d'entité. |
| rasa.nlu.classifiers.fallback_classifier | Ce module contient la classe de classification de secours. |
| rasa.nlu.classifiers.keyword_intent_classifier | Ce module contient un classificateur d'intention utilisant une simple correspondance de mots clefs. |
| rasa.nlu.classifiers.mitie_intent_classifier | Ce module contient l'extracteur d'entités de la bibliothèque MITIE. |
| rasa.nlu.classifiers.sklearn_intent_classifier | Ce module contient le classificateur d'intention utilisant la bibliothèque Scikit-learn. |
| rasa.nlu.components | Ce module permet d'importer tous les noms de modules et renvoie les modules où il a échoué. |
| rasa.nlu.config | Ce module contient les routines et les classes nécessaire à la configuration du modèle de NLU. |
| rasa.nlu.constants | Ce module contient les constantes associés au NLU. |
| rasa.nlu.convert | Ce module contient les routines de conversion des données d'entraînement. |
| rasa.nlu.emulators | Ce module contient les mécanismes d'initialisation de l'émulateur NLU. |
| rasa.nlu.emulators.dialogflow | Ce module contient les classes de transformation des données au format Dialogflow. |
| rasa.nlu.emulators.luis | Ce module contient les classes de transformation des données au format luis.ai de Microsoft. |
| rasa.nlu.emulators.no_emulator | Ce module contient les routines de transformation des données au format cible s'il n'y a pas d'émulateur. |
| rasa.nlu.emulators.wit | Ce module permet de transformer les données au format wit.ai de Facebook. |
| rasa.nlu.evaluate | Ce module contient les mécanismes d'évaluation de NLU. |
| rasa.nlu.extractors | Ce module contient les mécanismes d'initialisation de l'extracteur. |
| rasa.nlu.extractors.crf_entity_extractor | Ce module contient la classe d'extraction d'entité CRF. |
| rasa.nlu.extractors.duckling_http_extractor | Ce module contient les routines et les classes d'extraction d'entités structurées en utilisant un serveur Duckling. |
| rasa.nlu.extractors.entity_synonyms | Ce module contient la classe cartographiant les synonymes d'entités. |
| rasa.nlu.extractors.extractor | Ce module contient la classe d'extracteur d'entité. |
| rasa.nlu.extractors.mitie_entity_extractor | Ce module permet de construire un nouveau classificateur d'intention à l'aide de la bibliothèque Scikit-learn. |
| rasa.nlu.extractors.regex_entity_extractor | Ce module permet de rechercher les entités dans le message de l'utilisateur à l'aide des tables de recherche et des expressions régulières définies dans les données d'apprentissage. |
| rasa.nlu.extractors.spacy_entity_extractor | Ce module contient l'extracteur d'entité spaCy. |
| rasa.nlu.featurizers | Ce module contient les mécanismes d'initialisation des caractéristiques. |
| rasa.nlu.featurizers.dense_featurizer | Ce module contient les mécanismes d'initialisation des denses. |
| rasa.nlu.featurizers.dense_featurizer.convert_featurizer | Ce module contient les caractéristiques utilisant le modèle ConveRT. |
| rasa.nlu.featurizers.dense_featurizer.lm_featurizer | Ce module contient les caractéristiques utilisant des modèles de langage basés sur des transformateurs. |
| rasa.nlu.featurizers.dense_featurizer.mitie_featurizer | Ce module contient les caractéristiques de la bibliothèque MITIE. |
| rasa.nlu.featurizers.dense_featurizer.spacy_featurizer | Ce module contient les caractéristiques spaCy. |
| rasa.nlu.featurizers.featurizer | Ce module contient les fonctionnalités de base du NLU. |
| rasa.nlu.featurizers.sparse_featurizer | Ce module contient les mécanismes d'initialisation de clairsemés. |
| rasa.nlu.featurizers.sparse_featurizer.count_vectors_featurizer | Ce module permet de créer une séquence de fonctionnalités de comptage de jetons basée sur `CountVectorizer` de Scikit-learn. |
| rasa.nlu.featurizers.sparse_featurizer.lexical_syntactic_featurizer | Ce module contient les fonctionnalités pour l'extraction d'entités. |
| rasa.nlu.featurizers.sparse_featurizer.ngram_featurizer | Ce module contient les caractéristiques de NGramFeaturizer. |
| rasa.nlu.featurizers.sparse_featurizer.regex_featurizer | Ce module contient les caractéristiques d'expressions régulières. |
| rasa.nlu.model | Ce module contient les classes de modèle. |
| rasa.nlu.persistor | Ce module contient les routines d'instance de la persistance. |
| rasa.nlu.registry | Ce module contient tous les composantes enregistrés et les modèles préconfigurés. |
| rasa.nlu.run | Ce module contient les routines de lignes de commande NLU. |
| rasa.nlu.selectors | Ce module contient les mécanismes d'initialisation du sélecteur. |
| rasa.nlu.selectors.response_selector | Ce module contient le sélecteur de réponse utilisant des plongements supervisés. |
| rasa.nlu.test | Ce module contient les routines de métriques d'évaluation Scikit-learn. |
| rasa.nlu.tokenizers | Ce module contient les mécanismes d'initialisation de jeton. |
| rasa.nlu.tokenizers.convert_tokenizer | Ce module contient les classes de jeton utilisant le modèle ConveRT. |
| rasa.nlu.tokenizers.jieba_tokenizer | Ce module contient les classes de jeton Jieba. |
| rasa.nlu.tokenizers.lm_tokenizer | Ce module contient les modèles de langage basés sur des transformateurs. |
| rasa.nlu.tokenizers.mitie_tokenizer | Ce module contient les classes de jeton de la bibliothèque MITIE. |
| rasa.nlu.tokenizers.spacy_tokenizer | Ce module contient les classes de jeton spaCy. |
| rasa.nlu.tokenizers.tokenizer | Ce module contient les classes de gestion de jeton. |
| rasa.nlu.tokenizers.whitespace_tokenizer | Ce module permet de construire un nouveau jeton à l'aide du cadre d'application WhitespaceTokenizer. |
| rasa.nlu.train | Ce module contient les routines et les classes pour le chargement d'entraînement de données. |
| rasa.nlu.training_data | Ce module contient les mécanismes d'initialisation d'entraînement de données. |
| rasa.nlu.training_data.converters | Ce module contient les mécanismes d'initialisation de conversion d'entraînement de données. |
| rasa.nlu.training_data.converters.nlg_markdown_to_yaml_converter | Ce module contient la classe de vérification de fichier de données d'entraînement donné pour des données NLG au format Markdown et pouvant être converti en YAML. |
| rasa.nlu.training_data.converters.nlu_markdown_to_yaml_converter | Ce module contient la classe de vérification de fichier de données d'entraînement donné pour des données NLU au format Markdown et pouvant être converti en YAML. |
| rasa.nlu.utils.bilou_utils | Ce module contient les routines utilitaires de BILOU. |
| rasa.nlu.utils.hugging_face | Ce module contient les mécanismes d'initialisation de Hugging Face. |
| rasa.nlu.utils.hugging_face.hf_transformers | Ce module contient la composante utilitaire pour l'interfaçage entre la bibliothèque Transformers et Rasa OS. |
| rasa.nlu.utils.hugging_face.registry | Ce module permet de définir explicitement le niveau de journalisation de ce module avant toute importation car sinon, il enregistre les versions Tensorflow/PyTorch. |
| rasa.nlu.utils.hugging_face.transformers_pre_post_processors | Ce module contient les méthodes utilitaire pour appliquer un nettoyage basé sur un délimiteur sur une liste de jetons. |
| rasa.nlu.utils.mitie_utils | Ce module contient le modèle de langage à partir de la bibliothèque MITIE. |
| rasa.nlu.utils.pattern_utils | Ce module permet de convertir les tables de recherche des données d'entraînement en modèles d'expression régulière. |
| rasa.nlu.utils.spacy_utils | Ce module contient la classe utilitaire pour le NLP de spaCy. |
| rasa.run | Ce module contient le modèle d'exécution RASA. |
| rasa.server | Ce module contient les classes de serveur HTTP. |
| rasa.shared.constants | Ce module contient les constantes partagés de RASA. |
| rasa.shared.core | Ce module contient les mécanismes d'initialisation du coeur. |
| rasa.shared.core.constants | Ce module contient les règles permettent de définir une valeur de fentes ou active_loops sur None. |
| rasa.shared.core.conversation | Ce module contient un dialogue comprenant une liste d'objets Turn. |
| rasa.shared.core.domain | Ce module contient les classes de domaine spécifiant l'univers dans lequel la stratégie du robot doit agir. |
| rasa.shared.core.events | Ce module contient les routines d'événements partagés. |
| rasa.shared.core.generator | Ce module contient les mécanismes de suivi mettant en cache la création d'état du suivi. |
| rasa.shared.core.slots | Ce module contient la classe de fentes (Slot). |
| rasa.shared.core.training_data | Ce module contient les mécanismes d'initialisation d'entraînement de données partagé. |
| rasa.shared.core.training_data.loading | Ce module contient les mécanismes de chargement d'entraînement de données partagé. |
| rasa.shared.core.training_data.story_reader | Ce module contient les mécanisme d'initialisation de lecture de données d'entraînement. |
| rasa.shared.core.training_data.story_reader.markdown_story_reader | Ce module contient la classe lisant les données d'entraînement de base dans un format Markdown. |
| rasa.shared.core.training_data.story_reader.story_reader | Ce module contient la classe d'aide pour lire un fichier d'histoire. |
| rasa.shared.core.training_data.story_reader.story_step_builder | Ce module contient les étapes de construction d'histoire. |
| rasa.shared.core.training_data.story_reader.yaml_story_reader | Ce module contient la classe lisant les données d'entraînement Core et les données de règle au format YAML. |
| rasa.shared.core.training_data.story_writer | Ce module contient les mécanisme d'initialisation d'écriture de données d'entraînement. |
| rasa.shared.core.training_data.story_writer.yaml_story_writer | Ce module permet d'écrire les données d'entraînement Core dans un fichier au format YAML. |
| rasa.shared.core.training_data.structures | Ce module contient les classes de structures d'histoire, comme les sections et les blocs. |
| rasa.shared.core.training_data.visualization | Ce module contient la classe de visualisation de message utilisateur. |
| rasa.shared.core.trackers | Ce module contient un filtre pour les événements à inclure dans les vidages de suivi. |
| rasa.shared.data | Ce module contient les routines de données partagé. |
| rasa.shared.importers.rasa | Ce module contient la classe de mise en oeuvre d'importation RASA. |
| rasa.shared.nlu.training_data.loading | Ce module contient le chargeur de données d'entraînement à partir du disque. |
| rasa.shared.nlu.training_data.util | Ce module contient les routines utilitaire de données d'entraînement. |
| rasa.shared.utils.cli | Ce module contient les routines utilitaires CLI partagé. |
| rasa.telemetry | Ce module contient les informations de télémétrique de RASA. |
| rasa.test | Ce module contient les informations de test de RASA. |
| rasa.train | Ce module permet d'entraîner un modèle RASA (Core et NLU). |
| rasa.utils.common | Ce module contient les routines communes utilitaires. |
| rasa.utils.converter | Ce module contient les classes utilitaires de conversion. |
| rasa.utils.endpoints | Ce module contient les routines de configuration du point de terminaison. |
| rasa.utils.io | Ce module contient les routines utilitaires d'entrées/sorties. |
| rasa.utils.plotting | Ce module contient les routines utilitaires relié au matplotlib. |
| rasa.utils.schemas | Ce module contient les schémas utilitaires. |
| rasa.utils.tensorflow | Ce module contient les mécanismes d'initialisation de Tensorflow. |
| rasa.utils.tensorflow.constants | Ce module contient les constantes de Tensorflow. |
| rasa.utils.tensorflow.crf | Ce module contient le calcule de décodage direct dans un CRF à chaîne linéaire. |
| rasa.utils.tensorflow.environment | Ce module contient les routines reliés à l'environnement GPU de TensorFlow. |
| rasa.utils.tensorflow.layers | Ce module contient les classes de couches de Tensorflow. |
| rasa.utils.tensorflow.model_data | Ce module contient le modèle de données de Tensorflow. |
| rasa.utils.tensorflow.model_data_utils | Ce module contient les utilitaires de modèle de données de Tensorflow. |
| rasa.utils.tensorflow.models | Ce module contient les modèles de données de Tensorflow. |
| rasa.utils.tensorflow.transformer | Ce module contient le transformateur de Tensorflow. |
| rasa.utils.train_utils | Ce module contient les routines utilitaires relié à l'entraînement de données. |
| rasa.validator | Ce module contient la classe utilisée pour vérifier l'utilisation des intentions et des énoncés. |
| rasa.version | Ce module contient la version de RASA. |
| rasa.__main__ | Ce module contient la routine principale d'analyse RASA. |
Dernière mise à jour : Dimanche, le 13 septembre 2020