diff --git a/docs/_includes/sidebar.html b/docs/_includes/sidebar.html index e3b43412..243161d5 100644 --- a/docs/_includes/sidebar.html +++ b/docs/_includes/sidebar.html @@ -23,7 +23,7 @@

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- + diff --git a/docs/tutorial-como-treinar-o-modelo.md b/docs/tutorial-como-treinar-o-modelo.md index 610262b9..cb6c5f06 100644 --- a/docs/tutorial-como-treinar-o-modelo.md +++ b/docs/tutorial-como-treinar-o-modelo.md @@ -1,6 +1,6 @@ --- layout: page -permalink: /tutorial-como-o-modelo/ +permalink: /tutorial-como-treinar-o-modelo/ title: Tutorial Como Treinar o Modelo --- @@ -15,6 +15,8 @@ Na arquitetura do *Rasa* as policies são aquelas que recebem as intenções do O *Rasa* possue várias policies implementadas e também suporte para construção de policy customizada. As que serão detalhadas neste documento são as **Keras Policy**, **Memoization Policy**, **Embedding Policy** e **Fallback Policy**. +No arquivo `policies_config.yml`, ou `config.yml` é definido a sequência de prioridades das policies a ser executada. Normalmente, a **Memoization Policy** é a que tem maior prioridade, pois avalia se existe um storie seguindo exatamente a conversa intepretada, e a **Fallback Policy** é a que age se todas as outras não atingirem o nível de confiança adequado. + ### Keras Policy Esta policy tem a rede neural implementada usando a biblioteca Python [Keras]https://keras.io). Formada por camadas utilizando o algoritmo **LSTM**.