Sviluppare applicazioni IOS intelligenti con Swift: Comprendere i testi, classificare i sentimenti e rilevare automaticamente le risposte nei testi usando la Nlp

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Titolo originale:

Develop Intelligent IOS Apps with Swift: Understand Texts, Classify Sentiments, and Autodetect Answers in Text Using Nlp

Contenuto del libro:

Capitolo 1: Introduzione al ML e alla PNL.

Obiettivo del capitolo: presentare le idee generali sul ML e sul funzionamento della PNL.

- Introduzione al ML.

- Introduzione alla PNL.

Capitolo 2: Gli strumenti di ML di Apple.

Obiettivo del capitolo: imparare gli strumenti che Apple mette a disposizione per il ML.

- CoreML.

- CreateML.

- TuriCreate.

Capitolo 3: Classificazione del testo.

Obiettivo del capitolo: imparare gli strumenti che Apple mette a disposizione per il ML.

- Classificazione degli SMS di spam.

- Trovare l'autore di un testo.

- TuriCreate.

Capitolo 4: Struttura del linguaggio naturale.

Obiettivo del capitolo: imparare le funzionalità NLP integrate in iOS.

- Tokenizzazione.

- Classificare nomi, verbi e aggettivi.

- Rilevare persone, luoghi e organizzazioni nel testo.

Capitolo 5: Trovare le risposte alle domande in un documento di testo.

Obiettivo del capitolo: utilizzare il modello BERT per trovare la risposta alla domanda di un utente in un testo.

- Modello BERT.

- Gestione del testo.

Capitolo 6: Usi avanzati.

- Convertire i modelli NLP da Keras a Core ML.

- Convertire modelli NLP da TensorFlow a Core ML.