Apples Natural Language Processing in eigenen App-Projekten nutzen

Fast jede App verarbeitet Texte. Mit Natural Language Processing stellt Apple ein mächtiges Werkzeug zur Analyse bereit.

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Es gibt im Apple-Universum einen Anwendungsfall für Machine Learning (ML), der in nahezu jeder App nützlich sein kann: das intelligente Analysieren von Sprache. Hier geht es nicht um das Erkennen des gesprochenen Wortes, so wie Siri, Alexa und andere freundliche Sprachassistenzsysteme es tun, sondern die Analyse von Texten. Dabei spielt es keine Rolle, ob der User das Material diktiert, es in eine App eingibt oder ob eine App Daten aus dem Netz lädt und weiter verarbeitet.

Betrachtet man die inhaltlichen Interaktionsfähigkeiten der meisten Apps mit dem User, ergibt sich ein trauriges Bild: statische Inhalte, so weit das Auge reicht. Vorgegebene Filtermöglichkeiten in Listen, starre Formulare, Text ausschließlich nach Form und nicht nach Inhalt präsentiert. Der Anwender muss sich häufig der App anpassen, eigentlich sollte es umgekehrt sein.

Neben dem großen CoreML-Framework, das Apple für all seine Plattformen zur Verfügung stellt, gibt es mit dem NSLinguisticTagger eine weitere schlanke Klasse. Deren einzige Aufgabe liegt darin, Sprache zu analysieren und dem Programmierer Werkzeuge an die Hand zu geben, Text in einer App intelligent verarbeiten zu können.

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