Estrarre entità con ML Kit su iOS

Per analizzare una porzione di testo ed estrarre le entità al suo interno, richiama l'API ML Kit di estrazione delle entità passando il testo direttamente al relativo metodo annotateText:completion:. È anche possibile passare in un oggetto EntityExtractionParams facoltativo che contiene altre opzioni di configurazione, come l'ora di riferimento, il fuso orario o un filtro per limitare la ricerca di un sottoinsieme di tipi di entità. L'API restituisce un elenco di oggetti EntityAnnotation contenente informazioni su ogni entità.

Gli asset del rilevatore di base per l'estrazione delle entità sono collegati in modo statico al momento dell'esecuzione dell'app. e aggiungono circa 10,7 MB alla tua app.

Prova

• Prova l'app di esempio per vedere un utilizzo di esempio di questa API.

Prima di iniziare

1. Includi le seguenti librerie ML Kit nel tuo podfile:

   pod 'GoogleMLKit/EntityExtraction', '3.2.0'
   

2. Dopo aver installato o aggiornato i pod del progetto, apri il progetto Xcode utilizzando il relativo file .xcworkspace. ML Kit è supportato in Xcode versione 13.2.1 o successive.

Estrai le entità dal testo

Per estrarre entità dal testo, devi prima creare un oggetto EntityExtractorOptions specificando la lingua e utilizzarlo per creare un'istanza 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];

Successivamente, assicurati che il modello linguistico richiesto sia stato scaricato sul dispositivo:

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.
}];

Al termine del download del modello, trasmetti una stringa e un elemento MLKEntityExtractionParams facoltativo al metodo 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.
}

Esegui il loop dei risultati delle annotazioni per recuperare le informazioni sulle entità riconosciute.

// 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);
              }
            }