Developing Conversational Interfaces for iOS
Martin Mitrevski
- Editorial
- Apress
- Año
- 2018
- Páginas
- ~234
- Nivel
- Intermedio
De qué trata
Manual práctico escrito por Martin Mitrevski orientado a la incorporación de interfaces conversacionales y reconocimiento por voz en aplicaciones móviles de Apple, trabajando con iOS 11 y Swift 4. Está concebido para desarrolladores iOS de nivel intermedio que ya dominan los conceptos esenciales de Xcode, UIKit y la sintaxis de Swift, y desean enriquecer la experiencia de usuario complementando las interfaces gráficas clásicas con interacciones mediante comandos de voz y procesamiento de lenguaje natural.
El contenido profundiza en el uso de los frameworks nativos de Apple: el framework Speech (mediante SFSpeechRecognizer) para la transcripción en directo de audio a texto, AVSpeechSynthesizer para la síntesis de voz (text-to-speech), SiriKit para conectar la funcionalidad de la app con los comandos del asistente virtual mediante Intents y UI Extensions, y NSLinguisticTagger para tareas de tokenización, lematización y reconocimiento de entidades nombradas. Además, el libro integra servicios conversacionales en la nube como Dialogflow (antiguo API.AI) y Wit.ai, e introduce el uso de Core ML para ejecutar localmente modelos de aprendizaje automático orientados al análisis de sentimientos en textos.
El aprendizaje se articula a través del desarrollo de prototipos completos que abarcan desde el procesamiento de intenciones hasta la retroalimentación auditiva y visual en pantalla. El libro aporta una visión muy clara sobre cómo estructurar la lógica conversacional y superar desafíos de diseño como el manejo del contexto o la retroalimentación ante fallos de reconocimiento. Conviene tener en cuenta que varias APIs de SiriKit estaban restringidas por dominios en iOS 11 y que hoy muchas tareas de análisis lingüístico se canalizan a través del framework NaturalLanguage moderno.
- iOS 11
- Swift 4
- SiriKit
- Speech Framework
- AVSpeechSynthesizer
- Core ML
- Dialogflow
- Wit.ai
- NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural)
- Análisis de sentimientos
- Interfaces de voz
¿Cómo enseña?
Con proyectos
- ✗ Sin ejercicios
- ✓ Incluye proyectos
Proyectos
Aplicación de reserva de viajes con SiriKit
Implementa una extensión de Intents en Swift para permitir la reserva de trayectos mediante comandos de voz dirigidos a Siri, proporcionando interfaces de confirmación personalizadas en la UI del asistente.
Gestor de tareas y listas por voz
Utiliza los dominios de notas y listas de SiriKit para añadir, editar y listar recordatorios mediante instrucciones en lenguaje natural sin requerir la apertura táctil de la aplicación.
Asistente conversacional con Dialogflow y síntesis de voz
Chatbot móvil que captura audio mediante el framework Speech de Apple, envía la transcripción a la API de Dialogflow para extraer intenciones y verbaliza la respuesta con AVSpeechSynthesizer.
Clasificador de sentimientos con Core ML
Módulo de análisis de texto en el dispositivo que evalúa la polaridad positiva o negativa de opiniones y mensajes mediante un modelo entrenado ejecutado en Core ML.
