Rasa V2使用BERT中文语言模型

Rasa支持使用HuggingFace Transformers对接现成的语言模型，目测只要是支持masked-lm功能的模型都可以用。

只需要正确配置 LanguageModelFeaturizer 即可。

当前遇到的问题是 LanguageModelTokenizer 是deprecated状态，并且此tokenizer不支持设置 language: zh ，但是 LanguageModelFeaturizer 必须前置一个tokenizer。

当前使用的是howl-anderson/rasa_chinese_service/lm_tokenizer封装的一个HTTP服务作为Tokenizer。

LanguageModelFeaturizer 使用PyTorch模型

当前 LanguageModelFeaturizer 默认使用TF Keras模型 (.h5 格式)，如果需要使用PyTorch的模型的话，需要fork rasa/nlu/featurizers/dense_featurizer/lm_featurizer.py 并做如下修改

以 Bert-Chinese-WWM模型为例，下载PyTorch模型之后放到一个目录下（如 ./bert-models/chinese_wwm_ext_pytorch），把 bert_config.json 重命名成 config.json 然后做如下配置即可：

  - name: "components.lm_featurizer.LanguageModelFeaturizer"
    model_name: "bert"
    # model_weights: "bert-base-chinese"
    model_weights: "./bert-models/chinese_wwm_ext_pytorch"
    from_pt: true
    cache_dir: "./cache