在iOS应用中的自然语言处理：功能、Siri的使用案例和过程

“人工智能和机器学习可以使人类变得比我们想象的更有效率。” Sundar Pichai 的这句话是非常正确的。

我们已经达到了一个不容置疑的程度，即我们正在训练机器执行与人类相似的活动。从微软到谷歌和苹果，所有的科技巨头都在大量投资机器学习模型来训练计算机系统。

Siri 是 NLP 的首个成熟范例。它鼓舞着企业家们开发能够利用自然语言处理潜力的 iOS 应用。但是，如果你对 iOS 应用中的自然语言处理还不熟悉，你会想要了解更多关于它、它的特点以及集成它的过程。

你需要阅读本文，以了解关于 iOS 应用中自然语言处理的一切，涵盖非技术性和技术性的细节。

理解自然语言处理

自然语言处理（NLP）是一种计算机训练将文本和口语与人类一样解释的分支。强大而智能的算法被称为机器学习来支持 NLP 技术。到了2023年，“机器学习的潜力”有大量的例子展示了自然语言处理技术可以做到什么。从机器人写文章到编码，自然语言处理技术让人们能够做到更多以前无法想象的事情。

简单来说，想象一台完全像人类一样行动的计算机，你可以用语音或文本与它开始对话。它将识别你说的话，分析它，并给出与人类相同的确切答案。

此外，像 Open AI Codex 这样的工具展示了 NLP 的潜力，机器人可以为你编写编程代码。整个技术被称为自然语言处理。Chat GPT 是自然语言处理技术的一个很好的例子。

自然语言处理的主要特点包括以下内容：

自然语言处理的概念可以追溯到20世纪初。一位名叫FERDINAND DE Saussure的瑞士语言学教授提出了语言作为一门科学的概念。他对这一概念的处理方式被描述为具有条件推理的系统语言。这种方法随着时间的推移逐渐成熟，并被称为语言学中的结构主义。

1966年，对 NLP 的研究资金投入达到了2000万美元，使其比人类翻译更昂贵。然而，直到1980年，就连最基本的对话都没有出现迹象，这项技术依然在继续发展。

此外，IMDB负责建立了成功的统计模型。2011年，Siri 成为世界上第一个成功的 NLP/AI 助手。它配备了先进的技术，如语音识别和语音命令系统。此外，借助大数据分析，机器学习为自然语言处理的发展做出了贡献。

机器学习算法确保自然语言处理能够实现其目标。无论是文本分析还是语音识别，机器学习算法都起着关键作用。随着系统通过模式收集更多的学习，机器学习模型会发生变化。

在执行 NLP 时，机器学习算法识别与文本相关的词性、实体、情感和其他重要元素。监督学习和无监督学习是两种机器学习方法。在 NLP 中，监督式机器学习在语言处理和文本分析方面发挥作用。以下是最流行的监督 NLP 算法。

此外，无监督机器学习技术如聚类、潜在语义索引和矩阵分解使模型更加成熟。你可以轻松地查看机器学习在 Android 应用开发和 iOS 应用开发中的用例。

最后，下面是自然语言处理元素之一——语音识别的工作原理图。

为什么我们选择 iOS 来了解自然语言处理的用例？因为 Siri 是由 Apple 宣布的第一个数字语音助手。在很短的时间内，它成为研究 iOS 应用中 NLP 的最热门话题之一。科技巨头开始研究 iOS 应用开发机构，将自然语言处理嵌入到他们的 iOS 应用中。

Siri使用先进的文本到语音合成过程对原始文本进行归一化处理，包括数字、缩写和其他组件。Siri的TTS系统的目标是基于机器学习训练统一模型。此外，该公司一直在推动其算法，从iOS 9到iOS 16都有可见。下面是代表苹果公司Siri声音的深度学习的图。

此外，为了简化SIRI的工作，以下是Siri自然语言处理的步骤。

苹果的自然语言框架是您在嵌入NLP时必须了解的内容。此外，该框架提供以下语言处理的基本构建块：

为了在您的iOS应用中执行分词，您需要枚举字符串中的单词。您可以使用NLTokenizer来枚举自然语言文本中的单词。

要识别文本中的语言，您可以使用NLLanguageRecognizer。对于具有多个部分的文本，您可以使用processString(-:)

这取决于您的目标和您想要实现的内容。我们向您展示了与iOS应用中的自然语言处理相关的苹果建议的一些实例。

现在您已经了解了iOS应用中的自然语言处理，您可能对为您的iOS应用程序雇佣机器学习开发人员感兴趣。