استخراج الكيانات باستخدام "حزمة تعلّم الآلة" على نظام التشغيل iOS

لتحليل جزء من النص واستخراج الكيانات فيه، يمكنك استدعاء واجهة برمجة التطبيقات ML Kit لاستخراج الكيانات من خلال تمرير النص مباشرةً إلى طريقة annotateText:completion: الخاصة بها. من الممكن أيضًا ضبط عنصر EntityExtractionParams اختياري يحتوي على خيارات ضبط أخرى، مثل وقت مرجعي أو منطقة زمنية أو فلتر للحدّ من البحث عن مجموعة فرعية من أنواع الكيانات. تعرض واجهة برمجة التطبيقات قائمة من عناصر EntityAnnotation تحتوي على معلومات حول كل كيان.

تكون مواد عرض أداة الرصد الأساسية لاستخراج الكيانات مرتبطة بشكلٍ ثابت في وقت تشغيل التطبيق. حيث تضيف حوالي 10.7 ميغابايت إلى تطبيقك.

التجربة الآن

• جرّب نموذج التطبيق للاطّلاع على مثال لاستخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه.

قبل البدء

1. ضمِّن مكتبات ML Kit التالية في ملف Podfile:

   pod 'GoogleMLKit/EntityExtraction', '3.2.0'
   

2. بعد تثبيت مجموعات Pods لمشروعك أو تحديثها، افتح مشروع Xcode باستخدام مساحة العمل .xcworkspace. تتوفّر أدوات تعلّم الآلة في الإصدار 13.2.1 أو الإصدارات الأحدث من Xcode.

استخراج الكيانات من النص

لاستخراج الكيانات من النص، عليك أولاً إنشاء كائن EntityExtractorOptions من خلال تحديد اللغة واستخدام ذلك لإنشاء مثيل EntityExtractor:

// Note: You can specify any of the 15 languages entity extraction supports here. 
let options = EntityExtractorOptions(modelIdentifier: 
                                    EntityExtractionModelIdentifier.english)
let entityExtractor = EntityExtractor.entityExtractor(options: options)

// Note: You can specify any of the 15 languages entity extraction supports here. 
MLKEntityExtractorOptions *options = 
    [[MLKEntityExtractorOptions alloc] 
        initWithModelIdentifier:MLKEntityExtractionModelIdentifierEnglish];

MLKEntityExtractor *entityExtractor = 
    [MLKEntityExtractor entityExtractorWithOptions:options];

تأكَّد بعد ذلك من تنزيل النموذج اللغوي المطلوب على الجهاز:

entityExtractor.downloadModelIfNeeded(completion: {
  // If the error is nil, the download completed successfully.
})

[entityExtractor downloadModelIfNeededWithCompletion:^(NSError *_Nullable error) {
    // If the error is nil, the download completed successfully.
}];

بعد تنزيل النموذج، أدخِل سلسلة وسمة MLKEntityExtractionParams اختيارية إلى طريقة annotate.

// The EntityExtractionParams parameter is optional. Only instantiate and
// configure one if you need to customize one or more of its params.
var params = EntityExtractionParams()
// The params object contains the following properties which can be customized on
// each annotateText: call. Please see the class's documentation for a more
// detailed description of what each property represents.
params.referenceTime = Date();
params.referenceTimeZone = TimeZone(identifier: "GMT");
params.preferredLocale = Locale(identifier: "en-US");
params.typesFilter = Set([EntityType.address, EntityType.dateTime])

extractor.annotateText(
    text.string,
    params: params,
    completion: {
      result, error in
      // If the error is nil, the annotation completed successfully and any results 
      // will be contained in the `result` array.
    }
)

// The MLKEntityExtractionParams property is optional. Only instantiate and
// configure one if you need to customize one or more of its params.
MLKEntityExtractionParams *params = [[MLKEntityExtractionParams alloc] init];
// The params object contains the following properties which can be customized on
// each annotateText: call. Please see the class's documentation for a fuller 
// description of what each property represents.
params.referenceTime = [NSDate date];
params.referenceTimeZone = [NSTimeZone timeZoneWithAbbreviation:@"GMT"];
params.preferredLocale = [NSLocale localWithLocaleIdentifier:@"en-US"];
params.typesFilter = 
    [NSSet setWithObjects:MLKEntityExtractionEntityTypeAddress, 
                          MLKEntityExtractionEntityTypeDateTime, nil];

[extractor annotateText:text.string
             withParams:params
             completion:^(NSArray *_Nullable result, NSError *_Nullable error) {
  // If the error is nil, the annotation completed successfully and any results 
  // will be contained in the `result` array.
}

كرّر التكرار فوق نتائج التعليقات التوضيحية لاسترداد المعلومات حول الكيانات المتعرّف عليها.

// let annotations be the Array! returned from EntityExtractor
for annotation in annotations {
  let entities = annotation.entities
  for entity in entities {
    switch entity.entityType {
      case EntityType.dateTime:
        guard let dateTimeEntity = entity.dateTimeEntity else {
          print("This field should be populated.")
          return
        }
        print("Granularity: %d", dateTimeEntity.dateTimeGranularity)
        print("DateTime: %@", dateTimeEntity.dateTime)
      case EntityType.flightNumber:
        guard let flightNumberEntity = entity.flightNumberEntity else {
          print("This field should be populated.")
          return
        }
        print("Airline Code: %@", flightNumberEntity.airlineCode)
        print("Flight number: %@", flightNumberEntity.flightNumber)
      case EntityType.money:
        guard let moneyEntity = entity.moneyEntity else {
          print("This field should be populated.")
          return
        }
        print("Currency: %@", moneyEntity.integerPart)
        print("Integer Part: %d", moneyEntity.integerPart)
        print("Fractional Part: %d", moneyEntity.fractionalPart)
      // Add additional cases as needed.
      default:
        print("Entity: %@", entity);
    }
  }
}

NSArray *annotations; // Returned from EntityExtractor

for (MLKEntityAnnotation *annotation in annotations) {
            NSArray *entities = annotation.entities;
            NSLog(@"Range: [%d, %d)", (int)annotation.range.location, (int)(annotation.range.location + annotation.range.length));
            for (MLKEntity *entity in entities) {
              if ([entity.entityType isEqualToString:MLKEntityExtractionEntityTypeDateTime]) {
                MLKDateTimeEntity *dateTimeEntity = entity.dateTimeEntity;
                NSLog(@"Granularity: %d", (int)dateTimeEntity.dateTimeGranularity);
                NSLog(@"DateTime: %@", dateTimeEntity.dateTime);
                break;
              } else if ([entity.entityType isEqualToString:MLKEntityExtractionEntityTypeFlightNumber]) {
                MLKFlightNumberEntity *flightNumberEntity = entity.flightNumberEntity;
                NSLog(@"Airline Code: %@", flightNumberEntity.airlineCode);
                NSLog(@"Flight number: %@", flightNumberEntity.flightNumber);
                break;
              } else if ([entity.entityType isEqualToString:MLKEntityExtractionEntityTypeMoney]) {
                MLKMoneyEntity *moneyEntity = entity.moneyEntity;
                NSLog(@"Currency: %@", moneyEntity.unnormalizedCurrency);
                NSLog(@"Integer Part: %d", (int)moneyEntity.integerPart);
                NSLog(@"Fractional Part: %d", (int)moneyEntity.fractionalPart);
                break;
              } else {
                // Add additional cases as needed.
                NSLog(@"Entity: %@", entity);
              }
            }