Estrarre entità con ML Kit su iOS

Questa API è offerta in versione beta e non è soggetta a SLA (accordo sul livello del servizio) o norme sul ritiro. A questa API potrebbero essere apportate modifiche che ne compromettono la compatibilità con le versioni precedenti.

Per analizzare un frammento di testo ed estrarre le entità al suo interno, invoca l'API di estrazione di entità di ML Kit passando il testo direttamente al relativo metodo annotateText:completion:. È anche possibile passare un oggetto EntityExtractionParams facoltativo che contiene altre opzioni di configurazione, ad esempio un'ora di riferimento, un fuso orario o un filtro per limitare la ricerca a un sottoinsieme di tipi di entità. L'API restituisce un elenco di oggetti EntityAnnotation contenenti 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. Aggiungono circa 10,7 MB alla tua app.

Nota: le API ML Kit per iOS vengono eseguite solo su dispositivi a 64 bit. Se sviluppi l'app con il supporto a 32 bit, controlla l'architettura del dispositivo prima di utilizzare questa API.

Prova

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

Prima di iniziare

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

   pod 'GoogleMLKit/EntityExtraction', '7.0.0'
   

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

Estrarre entità dal testo

Per estrarre le entità dal testo, crea prima un oggetto EntityExtractorOptions specificando la lingua e utilizzalo per creare un'istanza di EntityExtractor:

Swift

// 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)

Objective-C

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

MLKEntityExtractor *entityExtractor = 
    [MLKEntityExtractor entityExtractorWithOptions:options];

Assicurati quindi che il modello linguistico richiesto sia scaricato sul dispositivo:

Swift

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

Objective-C

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

Una volta scaricato il modello, passa una stringa e un valore facoltativo MLKEntityExtractionParams al metodo annotate.

Swift

// 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.
    }
)

Objective-C

// 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 un ciclo sui risultati dell'annotazione per recuperare le informazioni sulle entità riconosciute.

Swift

// 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);
    }
  }
}

Objective-C

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);
              }
            }