NSLinguistic​Tagger

NSLinguisticTagger 在语言学功能上来讲是一把名副其实的瑞士军刀，它可以讲自然语言的字符串标记为单词、确定词性和词根、划分出人名地名和组织名称、告诉你字符串使用的语言和语系。

对于我们大多数人来说，这其中蕴含着意义远超过我们所知道的，但或许也只是我们没有合适的机会使用而已。但是，几乎所有使用某种方式来处理自然语言的应用如果能够用上 NSLinguisticTagger ，或许就会润色不少，没准会催生一批新特性呢。

---

NSLinguisticTagger 和Siri同时出现于iOS 5上，所以可以推测这可能是苹果在私人助理方向开发时候的副产品。

回想一下我们经常问Siri的一个问题：

旧金山的天气怎么样？（What is the weather in San Francisco?）

电脑不可能通过逐字翻译”理解”问题的含义，不过我们耍一点儿小花招就可以合理地理解这个问题的_含义_：

NSString *question = @"What is the weather in San Francisco?";
NSLinguisticTaggerOptions options = NSLinguisticTaggerOmitWhitespace | NSLinguisticTaggerOmitPunctuation | NSLinguisticTaggerJoinNames;
NSLinguisticTagger *tagger = [[NSLinguisticTagger alloc] initWithTagSchemes: [NSLinguisticTagger availableTagSchemesForLanguage:@"en"] options:options];
tagger.string = question;
[tagger enumerateTagsInRange:NSMakeRange(0, [question length]) scheme:NSLinguisticTagSchemeNameTypeOrLexicalClass options:options usingBlock:^(NSString *tag, NSRange tokenRange, NSRange sentenceRange, BOOL *stop) {
    NSString *token = [question substringWithRange:tokenRange];
    NSLog(@"%@: %@", token, tag);
}];

输出如下：

What: Pronoun（代词） is: Verb（动词） the: Determiner（限定词） weather: Noun（名词） in: Preposition（介词） San Francisco: PlaceName（地名）

如果我们过滤名词、动词、地名，就会得到结果：[is, weather, San Francisco]。

仅以来这个结果，或者配合潜在语义映射（Latent Semantic Mapping）库，我们就可以推断出合理解释，然后就可以通过调用相关API去获取旧金山此时此刻的天气状况了。

特征标记方案

我们可以通过给 NSLinguisticTagger 设置下列scheme来标记不同类型的信息：

• NSLinguisticTagSchemeTokenType：将短语在大粒度上分成词语、标点符号、空格等。
• NSLinguisticTagSchemeLexicalClass：将短语根据类型分为话语部分、标点空格等。
• NSLinguisticTagSchemeNameType：将短语根据是否为命名实体分类。
• NSLinguisticTagSchemeNameTypeOrLexicalClass：遵守 NSLinguisticTagSchemeNameType 对名字的规则和 NSLinguisticTagSchemeLexicalClass 对所有其它部分的原则。

这里有一个不同短语类型和每一个分词方案之间关系的表：（NSLinguisticTagSchemeNameTypeOrLexicalClass表示NSLinguisticTagSchemeNameType 和 NSLinguisticTagSchemeLexicalClass的组合关系）：

NSLinguisticTagSchemeTokenType	NSLinguisticTagSchemeLexicalClass	NSLinguisticTagSchemeNameType
NSLinguisticTagWord NSLinguisticTagPunctuation NSLinguisticTagWhitespace NSLinguisticTagOther	NSLinguisticTagNoun NSLinguisticTagVerb NSLinguisticTagAdjective NSLinguisticTagAdverb NSLinguisticTagPronoun NSLinguisticTagDeterminer NSLinguisticTagParticle NSLinguisticTagPreposition NSLinguisticTagNumber NSLinguisticTagConjunction NSLinguisticTagInterjection NSLinguisticTagClassifier NSLinguisticTagIdiom NSLinguisticTagOtherWord NSLinguisticTagSentenceTerminator NSLinguisticTagOpenQuote NSLinguisticTagCloseQuote NSLinguisticTagOpenParenthesis NSLinguisticTagCloseParenthesis NSLinguisticTagWordJoiner NSLinguisticTagDash NSLinguisticTagOtherPunctuation NSLinguisticTagParagraphBreak NSLinguisticTagOtherWhitespace	NSLinguisticTagPersonalName NSLinguisticTagPlaceName NSLinguisticTagOrganizationName

用 NSLinguisticTagSchemeTokenType 来进行基本的分词（tokenization）就可以分辨出词语空格和标点符号了。至于话语信息或者区分话语的不同部分应该用 NSLinguisticTagSchemeLexicalClass。

继续说其它scheme：

• NSLinguisticTagSchemeLemma： 在词根可知时可分析出词根。
• NSLinguisticTagSchemeLanguage：根据短语的语言来标记。标记出的值会以标准语言所写形式给出，例如"en"、"fr"、"de"等，和用 NSOrthography 类的效果相同。注意此类分词根据的是词语在整个句子或段落中的表意，而不是只根据该词本身来判断。
• NSLinguisticTagSchemeScript：类似上述也是标记不同语言，但会以如下的缩略形式给出："Latn"、"Cyrl"、"Jpan"、"Hans"、"Hant"等。

回头看上面给出的样例代码，首先用一个你想要用到的scheme组成的数组来初始化一个 NSLinguisticTagger，然后在判断输入字符串的标记之后枚举出每一个tag。

标记选项

除可用的标记scheme之外，还有一些可以传给 NSLinguisticTagger 的附加选项（用按位或|）来改变细微的分词行为：

• NSLinguisticTaggerOmitWords
• NSLinguisticTaggerOmitPunctuation
• NSLinguisticTaggerOmitWhitespace
• NSLinguisticTaggerOmitOther

这些选项的每一个都可以细化标记所代表的广义类别。例如：NSLinguisticTagSchemeLexicalClass 配合 NSLinguisticTaggerOmitPunctuation 就可以在不同种类的标点符号中再细化。推荐用带block的迭代器或predicate来实现。

最后一个选项是针对 NSLinguisticTagSchemeNameType 的：

• NSLinguisticTaggerJoinNames

默认一个名字中的每个短语都被分成不同的实例。很多情况下需要将类似“San Francisco”这样的名字当作一个短语而不是两个短语来看待。传入这个属性即可实现这个功能。

---

不幸的是在移动设备的UI设计中，自然语言处理并没有并没有被充分的利用。如果能够有效的利用，用户就可以用说话来代替手上的触摸动作来完成相同的事，而且会花费更少的时间。

当然要做到这点并不容易，但如果我们花费一点点时间能让应用在视觉上更赞，就可以给用户与设备和应用的交互体验上带来很大的颠覆。等到那时，再加上 NSLinguisticTagger，使用移动应用将从未如此简单。