“人工智能和机器学习可以让人类比我们想象的更有效率。 桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）的这句话绝对是正确的。
毫无疑问，我们已经达到了训练机器执行类似人类活动的地步。从Microsoft到谷歌和苹果，所有科技巨头都在大力投资机器学习模型来训练计算机系统。
Siri是NLP的第一个成熟例子。它激励企业家构建一个可以利用自然语言处理潜力的iOS应用程序。但是，如果您不熟悉 iOS 应用程序中的自然语言处理，您可能希望了解有关它、其功能以及集成它的过程的更多信息。
您需要阅读本文才能了解有关 iOS 应用程序中自然语言处理的所有内容，涵盖非技术到技术细节。
了解自然语言处理
自然语言处理（NLP）是一个分支，其中计算机被训练以与人类相同的方式解释文本和口语。被称为机器学习的强大智能算法支持 NLP 技术。到 2023 年，我们有大量的例子展示了“机器学习可以做什么”的潜力。 从机器人写文章到编码，自然语言处理技术正在使人类从未想象过的可能性。
简而言之，想象一台完全像人类一样运行的计算机，您可以在其中以语音格式或文本与他们开始对话。它会识别你在说什么，分析它，并给你人类会说的确切答案。
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。聊天 GPT 是自然语言处理技术的一个很好的例子。
自然语言处理的特点
自然语言处理的主要功能包括：
- 内容分类涉及内容警报、重复检测、索引等。
- 主题发现和建模，用于识别文本的主题和含义。
- 内容提取，用于从图像源中提取数据。
- 情绪和情绪分析，从文本或语音中读取和分析情绪。
简史
自然语言处理的概念可以追溯到 1900 年代初。一位名叫费迪南德·德·索绪尔（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法将语言描述为具有条件推理的系统。这种方法随着时间的推移而成熟，被称为语言学习中的结构主义。
1966年，研究NLP的资金和投资达到2000万美元，比人工翻译更昂贵。然而，直到1980年，甚至没有迹象表明基本的对话停止了这项技术。
此外，IMDB负责并建立了成功的统计模型。 它配备了语音识别和语音命令系统等先进技术。此外，正是机器学习在大数据分析的帮助下促进了自然语言处理的发展。
机器学习在自然语言处理中的作用
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，机器学习算法都发挥着关键作用。随着系统通过模式收集更多学习，机器学习模型也会发生变化。
在执行 NLP 时，机器学习算法会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，监督机器学习适用于语言处理和文本分析。以下是最流行的监督 NLP 算法。
- 支持向量机
- 最大熵
- 神经网络/深度学习
- 条件随机场
此外，聚类、潜在语义索引和矩阵分解等无监督机器学习技术使模型成熟。您可以轻松查看机器学习在 Android 应用开发和 iOS 应用开发中的用例。
最后，下面是语音识别（自然语言处理的元素之一）的工作原理图。
iOS 应用中的自然语言处理：Siri 用例
为什么我们选择 iOS 来了解自然语言处理用例？这是因为Siri是苹果宣布的第一个数字语音助手。在很短的时间内，它成为在iOS应用程序中研究NLP的最热门问题之一。科技巨头开始研究iOS应用程序开发机构，以在其iOS应用程序中嵌入自然语言处理。
Siri 使用高级文本到语音合成过程来规范原始文本，包括数字、缩写和其他组件。Siri的TTS系统的目标是训练一个基于机器学习的统一模型。此外，该公司一直在推动其算法，从iOS 9到iOS 16都可以看到。下图是苹果为Siri’s Voice进行深度学习的图表。
let text = """
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"""
let tokenizer = NLTokenizer(unit: .word)
tokenizer.string = text
tokenizer.enumerateTokens(in: text.startIndex..<text.endIndex) { tokenRange, _ in
print(text[tokenRange])
return true
}
