2.1 功能与结构

Rasa NLU负责意图提取和实体提取。例如，输入“明天上海的天气如何？”，Rasa NLU要提取出该句子的意图是查询天气，以及相应的实体值和类型名：明天是日期；上海是城市。

从结构上来说，Rasa NLU使用有监督算法来完成功能，因此需要开发者提供适当数量的语料，语料包含意图信息和实体信息。Rasa NLU在软件架构上设计得很灵活，允许开发者使用各种算法来完成功能，这些算法的具体实现被称为组件（component）。为了让组件灵活配置和维持正确的前后组件的依赖关系，Rasa NLU引入了基于有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）的组件配置系统。有向无环图描述了模型中的组件之间的依赖关系，以及数据如何在它们之间流动。这有两个主要的好处：有向无环图可以优化模型的执行和灵活地表示不同的模型架构。

后面将逐一介绍Rasa NLU的核心要素。