karnehm/chatbot_data_augmentation_and_learningtypes

Master Arbeit - Datenaugmentierung im Dialog Management

Bei diesem Projekt handelt es sich um die Implementierungen, welche im Rahmen der Master Arbeit Datenaugmentierung und der Vergleich verschiedener Lernvarianten im Dialog Management von Gesprächsassistenten umgesetzt wurden.

Der theoretische Hintergrund ist zum aktuellen Zeitpunkt nicht frei zugänglich.

Installation

Die Implementierung erfolgte unter Verwendung von python 3.7.7, pip 20.0.2 und node 12.16.1.

Das Projekt ist wie folgt zu installieren:

pip install -Iv rasa==1.8.2
git clone https://github.com/karnehm/Chatbot_data_augmentation_and_learningtypes

Tests

Tests sind ausführbar über eine Konfiguration unter js/config.json. Innerhalb dieser Konfiguration lassen sich die einzelnen Varianten der Trainingsdaten, Augmentierungen und deren Konfigurationen, sowie Lernvarianten in Form der Policies konfigurieren.

Definition des Formats

{
  "test_config": "<path_to_test_config.yml>",
  "send_mail": "<sending_email_after_test_boolean>",
  "email": "<[email protected]>",
  "runs": {
    "<name_of_configuration>": {
      "importer": {
        "name": "<Package_of_Augmentation_importer",
        "param": {
          "<pamam_1>": "<value_1>",
          "<pamam_2>": "<value_2>"
        }
      },
      "policy": [
        {
          "name": "<Package_of_Policy>",
          "param": {
            "<pamam_1>": "<value_1>",
            "<pamam_2>": "<value_2>"
          }
        }
      ],
      "data": [
        {
          "name": "<name_of_data>",
          "domain": "path_to_domain.yml",
          "train": "path_to_train_data",
          "test": "path_to_test_data"
        }
      ]
    }
  }
}

Testlauf

Um einen Testlauf durchzuführen sind folgende Befehle notwendig.

cd js
node run_configurator.js
cd ..
./batch_run.sh

Nach erfolgreicher Beendigung sind die Ergebnisse innerhalb des Ordners ./results nachzusehen und mittels der Methoden in Trainingsanalyse.ipynb im Jupyter Notebook auswertbar.