在iOS应用中使用Natural Language处理文本

随着智能手机和移动应用的普及，对于iOS开发者来说，更多的应用需要处理大量的文本数据。而现代自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术的发展为我们提供了更多处理文本的工具和方法。

Natural Language框架

Apple在iOS 12中引入了一个名为Natural Language的框架，它提供了一些先进的文本处理能力。使用Natural Language框架，我们可以实现文本分词、词性标注、实体识别、情感分析等常见的NLP任务。下面我们来看看如何在iOS应用中使用Natural Language处理文本。

安装并导入Natural Language框架

首先，我们需要在Xcode项目中添加Natural Language框架。在项目的"General"设置中，点击"Linked Frameworks and Libraries"，然后点击"+"按钮添加Natural Language.framework。

添加 Natural Language.framework 图片示例

接下来，在需要使用Natural Language的地方，导入框架：

import NaturalLanguage

文本分词

文本分词是将一段文本拆分为单个词语的过程。在Natural Language框架中，我们可以使用NLTokenizer类来进行文本分词。下面是一个简单的例子：

let tokenizer = NLTokenizer(unit: .word)
tokenizer.string = "Hello, World! This is a sample text."
tokenizer.enumerateTokens(in: tokenizer.string.startIndex..<tokenizer.string.endIndex) { tokenRange, _ in
    let token = tokenizer.string[tokenRange]
    print(token)
    return true
}

以上代码将输出：

Hello
World
This
is
a
sample
text

首先，我们创建了一个NLTokenizer对象，并将其unit属性设置为.word，即表示按词语进行分词。然后，我们将待分词的文本赋值给tokenizer.string属性。最后，我们使用enumerateTokens方法对文本进行分词，并通过闭包打印出每个词语。

词性标注

词性标注是指为文本中的每个单词赋予其对应的词性。在Natural Language框架中，我们可以使用NLLanguageRecognizer类对文本进行词性标注。下面是一个简单的例子：

let tagger = NLTagger(tagSchemes: [.lexicalClass])
tagger.string = "I am learning Swift."
let options: NLTagger.Options = [.omitPunctuation]
tagger.enumerateTags(in: tagger.string.startIndex..<tagger.string.endIndex, unit: .word, scheme: .lexicalClass, options: options) { tag, tokenRange in
    if let tag = tag {
        let token = tagger.string[tokenRange]
        print("\(token): \(tag.rawValue)")
    }
    return true
}

以上代码将输出：

I: Pronoun
am: Verb
learning: Verb
Swift: ProperNoun

首先，我们创建了一个NLTagger对象，并将其tagSchemes属性设置为[.lexicalClass]，即表示进行词性标注。然后，我们将待标注的文本赋值给tagger.string属性。接着，我们通过enumerateTags方法对文本进行词性标注，并通过闭包打印出每个单词及其对应的词性。

实体识别

实体识别是指从文本中识别出特定类型的实体，如人名、地名、日期等。在Natural Language框架中，我们可以使用NLTagger类对文本进行实体识别。下面是一个简单的例子：

let tagger = NLTagger(tagSchemes: [.nameType])
tagger.string = "Steve Jobs was the co-founder of Apple Inc."
let options: NLTagger.Options = [.omitPunctuation]
tagger.enumerateTags(in: tagger.string.startIndex..<tagger.string.endIndex, unit: .word, scheme: .nameType, options: options) { tag, tokenRange in
    if let tag = tag {
        let token = tagger.string[tokenRange]
        print("\(token): \(tag.rawValue)")
    }
    return true
}

以上代码将输出：

Steve: PersonalName
Jobs: PersonalName
Apple: OrganizationName
Inc: OrganizationName

以上代码的逻辑与词性标注类似。我们创建了一个NLTagger对象，并将其tagSchemes属性设置为[.nameType]，即表示进行实体识别。然后，我们将待识别的文本赋值给tagger.string属性。接着，我们通过enumerateTags方法对文本进行实体识别，并通过闭包打印出每个识别到的实体及其对应的类型。

情感分析

情感分析是指为一段文本确定其情感极性，如正面、负面或中性。在Natural Language框架中，我们可以使用NLSentimentClassifier类对文本进行情感分析。下面是一个简单的例子：

let classifier = NLSentimentClassifier()
let text = "I love the new iPhone!"
let sentiment = classifier.predictedLabel(for: text)
if let sentiment = sentiment {
    print(sentiment.rawValue)
}

以上代码将输出：

Positive

我们创建了一个NLSentimentClassifier对象，并使用其predictedLabel方法对文本进行情感分析。该方法将返回表示情感极性的NLSentimentLabel枚举。

结论

Natural Language框架为iOS开发者提供了一些先进的文本处理功能，包括文本分词、词性标注、实体识别和情感分析等。通过使用这些功能，我们可以更好地处理和理解应用中的文本数据。希望本篇文章能帮助你在iOS应用中应用自然语言处理技术，从而提高应用的功能和用户体验。

以上就是在iOS应用中使用Natural Language处理文本的方法和示例。希望对你有所帮助！

本文来自极简博客，作者：黑暗之影姬，转载请注明原文链接：在iOS应用中使用Natural Language处理文本