rasa_chatbot_cn

用 Rasa+BERT 快速搭中文任务型对话机器人

这是一个基于 Rasa 最新版本搭建的中文对话系统示例项目，主要解决中文场景下快速构建任务型聊天机器人的问题。项目整合了 BERT 中文预训练模型用于意图分类和实体识别，覆盖了从 NLU（自然语言理解）到 Core（对话策略）再到 Slot Filling（槽位填充）的完整流程。核心能力包括：中文意图识别、实体抽取、多轮对话管理、策略配置以及 Rasa X 的集成演示。它适合作为学习 Rasa 中文落地的脚手架，开发者可以替换自己的语料和领域配置，快速跑通一个中文对话 Demo，并参考其配置方式迁移到实际业务中。

开源 free 对话助手

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GitHub 星标 ★ 982

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类对话助手

开发团队GaoQ1

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/GaoQ1/rasa_chatbot_cn

定价模式free

价格说明开源项目，免费使用

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言Python

技术栈/模型bert,chinese,demo,intent-classification,policy,python,rasa,rasa-chatbot,rasa-core,rasa-nlu,rasa-nlu-gao,rasa-x,slot-filling,tensorflow,train-dialogue,transformer

GitHub 星标★ 982

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2018-08-16 00:00:00

最近更新2026-09-08 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-14

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使用教程

核心亮点

整合 BERT 中文模型做意图分类，比传统 Rasa NLU 在中文语义理解上更准
覆盖 NLU、Core、Slot Filling、Rasa X 全链路，是完整可跑的中文示例
基于 Rasa 最新版本，配置和代码结构较新，便于直接参考迁移

不足之处

项目定位为 Demo，语料和领域配置较简单，直接用于生产需大量改造
BERT 推理对资源要求较高，轻量部署场景需额外优化或换模型

适用场景

学习 Rasa 中文对话系统搭建的入门练手项目
快速验证中文任务型机器人意图识别与多轮对话效果
作为企业中文客服/助手原型的起步脚手架

替代项目

Rasa、ChatterBot、Botpress

项目介绍

rasa_chatbot_cn 是一个对话助手领域的开源项目，官方简介：building a chinese dialogue system based on the newest version of rasa(基于最新版本rasa搭建的对话系统)。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 982 星标。

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