效果

从一句口语化的语语中提取出具体的时间和事项

 ["大后天下午两点开会", "下周二上午10点面试", "下周四上午11点跳坤舞", "下午5点运动", "星期三上午10点开会"].forEach { text in
            
            if let (date,event) = model.expertDateStringWithEventPoint(text) {
                print("目标时间: \(date)\n 事件: \(event) \n")
            }
	    }
 	目标时间: 2024-04-11 14:00
 	事件: 开会 

	目标时间: 2024-04-09 10:00
 	事件: 面试 

	目标时间: 2024-04-11 11:00
	 事件: 跳坤舞 

	目标时间: 2024-04-08 17:00
 	事件: 点运动 

	目标时间: 2024-04-11 10:00
	 事件: 开会
  

用到工具

• XCode
• Create ML - (XCode - Open Developer Tool - Create ML)

步骤

• 打开Create ML工具后，找到 Word Tagging, Next 到 选择存储路径 至完成
• 在创建主界面，Training Data 中导入你的JSON数据

    [{
        "tokens": ["零点", "开会"],
        "labels": ["time|00:00", "EVENT"]
    },
    {
        "tokens": ["晚上","12点", "开会"],
        "labels": ["hour|PM","time|00:00", "EVENT"]
    },
    {
        "tokens": ["1点", "睡觉"],
        "labels": ["time|01:00", "EVENT"]
    }]
  

  在下方的 Labels 和 Tokens 栏需要分别选中 key

• 在 Testing Data 中 选择你的测试数据
• 点击左上角的 Train开始运行，根据训练数据的大小决定完成时间，生成模型后，直接双击 nmodel 文件，即可查看模型的详细情况