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ImplementingaNaturalLanguage

ClassieriniOSwithKeras+CoreML

AniOSSwiffftt,fffuullyoineNaturalLanguageClassier

(NLC)fffoorimplementinglocalin-appIntent

understandingwithtrainingdatasetimportedfrom

IBMWatson,DialogFlowww,,AWSAlexa/Lex,and

otherNaturalLanguageUnderstanding(NLU)platfffoorms

JacopoMangiavacchiFollow

Apr3,2018·6minread

Introduction

IBMWatsonNLCandConversationservices(aswellasmanyother

NLUcloudplatforms)provideaSwiftSDKtouseincustomappsto

implementintentunderstandingfromnaturallanguageutterances.

TheseSDKsandthecorrespondingNLUplatformsaresuperpowerful.

Theyprovidemuchmorethansimplyintentunderstandingcapability

—theyalsodetectentities/slotsandprovidetoolstomanagecomplex,

longrunningconversationdialogs.

However,evenforthemostbasicNLCinference,theseSDKsdependon

networkconnectivity,astheNLCmodelisrunintheCloud.

iOSalreadyprovidesveryecientText-To-SpeechandSpeech-To-Text

APIs(SFSpeechRecognizerandAVSpeechSynthesizer)fullycapableof

workingoineoniPhone/iPaddevices.ByusingCoreMLmodelsto

runNLCandNLUalgorithmsonthedevice,wecanprovidesimilar

functionalitywithoutrelyingoncloudinference.Ithoughtitwould

behelpfultoimplementanOpenSourceprojecttoimplementbasic

intentunderstandingfunctionalities,directlyimportingdatasetsof

intentsandsampleutterancesdesignedwiththosepopularNLUcloud

platforms.

SwiftNLC

SwiftNLCisaNaturalLanguageClassierbasedonCoreML/

TensorFlowintegration,capableofrunningoineon

iOS/watchOS/tvOSdevices.

Thisprojectisavailableonat:

JacopoMangiavacchi/SwifftNtNLC

SwiffttNLC—

SwiffttNaturalLanguageClassier

with

CoreML/TTeensorFlow

.com

SwiftNLCiscomposedof

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