Обработка естественного языка в приложениях iOS особенности, пример использования Siri и процесс

Natural Language Processing in iOS applications features, Siri usage example, and process

«ИИ и МО могут сделать людей более продуктивными, чем мы когда-либо себе представляли». Эта цитата Сундара Пичаи абсолютно верна.

Мы достигли точки, где мы несомненно обучаем машины выполнять действия, подобные человеческим. От Microsoft до Google и Apple, все крупнейшие технологические гиганты инвестируют значительные средства в модели машинного обучения для обучения компьютерных систем.

Siri – это первый полноценный пример NLP. Он вдохновляет предпринимателей создавать приложения для iOS, которые могут использовать потенциал обработки естественного языка. Однако, если вы новичок в обработке естественного языка в приложениях для iOS, вам захочется узнать больше об этом, его функциях и процессе интеграции.

Вам нужно прочитать эту статью, чтобы понять все о обработке естественного языка в приложениях для iOS, охватывая непрофессиональные и профессиональные детали.

Понимание обработки естественного языка

Обработка естественного языка, или NLP, – это отрасль, в которой компьютеры обучаются интерпретировать текст и произнесенные слова так же, как это делают люди. Мощные и интеллектуальные алгоритмы, называемые Машинным обучением, поддерживают технологию NLP. В 2023 году у нас есть множество примеров, демонстрирующих потенциал «что может сделать машинное обучение». От роботов, пишущих статьи и коды, технология обработки естественного языка делает так много возможным, о чем люди никогда не мечтали.

Простыми словами, представьте себе компьютер, ведущий себя полностью как человек, с которым вы можете начать разговор, либо в голосовом формате, либо в текстовом. Он распознает то, что вы говорите, анализирует это и дает вам точный ответ, который бы сказал человек.

Кроме того, такие инструменты, как Open AI Codex, демонстрируют потенциал NLP, где роботы могут писать программные коды для вас. Вся технология известна как технология обработки естественного языка. Chat GPT – отличный пример технологии обработки естественного языка.

Особенности обработки естественного языка

Основные особенности обработки естественного языка включают в себя следующее:

  • Категоризация контента, включающая предупреждения о контенте, обнаружение дублирования, индексацию и т. д.
  • Определение и моделирование темы и смысла текста.
  • Извлечение контента для извлечения данных из источников изображений.
  • Анализ эмоций и настроения для чтения и анализа настроения из текста или речи.

Краткая история

Концепция обработки естественного языка уходит в начало 1900-х годов. Швейцарский лингвистический профессор по имени ФЕРДИНАНД ДЕ Соссюр сформулировал концепцию языка как науки. Его подход к концепции описывал язык как системы с условным рассуждением. Подход зрел со временем и стал известен как структурализм в обучении языка.

В 1966 году финансирование и инвестиции в исследования NLP достигли 20 миллионов долларов, что сделало его дороже, чем переводы на человеческом языке. Однако ни одного признака даже базового разговора, останавливающего эту технологию, не было до 1980 года.

Кроме того, IMDB взял на себя и создал успешные статистические модели. В 2011 году Siri стал первым в мире успешным NLP/AI-помощником. Он был оснащен передовыми технологиями, такими как распознавание речи и системы голосовых команд. Кроме того, для развития обработки естественного языка с помощью анализа больших данных внес свой вклад машинное обучение.

Роль машинного обучения в обработке естественного языка

Алгоритмы машинного обучения обеспечивают, что обработка естественного языка может достигнуть своей цели. Будь то анализ текста или распознавание речи, алгоритмы машинного обучения играют ключевую роль. Модель машинного обучения меняется по мере того, как система получает больше знаний через шаблоны.

При выполнении NLP алгоритм машинного обучения определяет части речи, сущности, настроение и другие важные элементы, связанные с текстом. Существуют два подхода машинного обучения: с учителем и без учителя. В NLP применяется обучение с учителем для обработки языка и анализа текста. Вот самые популярные алгоритмы обучения с учителем NLP.

  • Метод опорных векторов
  • Максимальная энтропия
  • Нейронные сети/глубокое обучение
  • Условные случайные поля

Кроме того, без учителя методы машинного обучения, такие как кластеризация, латентный семантический индекс, факторизация матрицы, делают модели зрелыми. Вы можете легко увидеть применение машинного обучения в разработке приложений для Android и iOS.

Наконец, ниже приведена диаграмма, как работает распознавание речи, один из элементов обработки естественного языка.

Обработка естественного языка в приложениях для iOS: пример использования Siri

Почему мы выбрали iOS, чтобы понять случаи использования обработки естественного языка? Это потому, что Siri был первым цифровым голосовым помощником, анонсированным Apple. И в очень короткий срок он стал одной из самых популярных тем для изучения NLP в приложениях для iOS. Технологические гиганты начали исследовать агентства по разработке приложений для iOS, чтобы внедрить обработку естественного языка в свои приложения для iOS.

Сири использует продвинутый процесс синтеза речи из текста, нормализующий исходный текст, включая числа, сокращения и другие компоненты. Цель системы TTS Siri – обучить единую модель на основе машинного обучения. Кроме того, компания продвигает свои алгоритмы, которые видны с iOS 9 по iOS 16. Ниже приведена фигура, представляющая глубокое обучение голоса Siri от Apple.

Далее, упрощая работу Siri, вот шаги, включенные в естественную обработку языка Siri.

  1. Распознавание голоса
  2. Подключение к серверу Apple
  3. Понимание значения команды
  4. Генерация результатов

Как встроить NLP в приложения iOS?

Фреймворк естественного языка Apple – это то, что вам следует понять при встраивании NLP в ваше приложение iOS. Кроме того, фреймворк предоставляет следующие основные строительные блоки для обработки языка:

  • Идентификация
  • Токенизация
  • Маркировка частей речи
  • Лемматизация
  • Распознавание именованных сущностей

Как выполнить токенизацию?

Для выполнения токенизации в вашем приложении iOS вам нужно перечислить слова в строке. Вы можете использовать NLTokenizer для перечисления слов в тексте на естественном языке.

Как определить язык в тексте?

Для определения языка в тексте вы можете использовать NLLanguageRecognizer. Для текстов с несколькими частями вы можете использовать processString(-:)

Это зависит от ваших целей и того, чего вы хотите достичь. Мы показали вам несколько примеров, предписанных Apple, связанных с обработкой естественного языка в приложениях iOS.

Хотите интегрировать технологию NLP в свое приложение iOS?

Теперь, когда вы поняли, что такое обработка естественного языка в приложениях iOS, вам может быть интересно нанять разработчиков машинного обучения для вашего приложения iOS.