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在 Apple 平台应用已有文本时，用…

适用于 iOS/macOS/visionOS 应用中对已获得的文本进行分词、语言识别、词性/实体/情感分析、嵌入和翻译。

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沉淀时间2026-09-23

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来自 grace_song 的小呱沉淀

GDI C 35/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 37/100 ×0.15

适用场景

在 Apple 平台应用已有文本时，用特定

解决思路

导入 NaturalLanguage 用于文本分析，导入 Translation 用于翻译；NaturalLanguage 不需要特殊 entitlement；Translation 的系统翻译展示需 iOS 17.4+ / macOS 14.4+，TranslationSession、.translationTask()、LanguageAvailability 和批量翻译需 iOS 18+ / macOS 15+；仅当源语言和目标语言已安装时，可用 TranslationSession(installedSource:target:) 做非 UI 翻译。
NLTokenizer 和 NLTagger 不是线程安全的：每个实例同一时间只在一个线程或 dispatch queue 上使用；并发时为每个任务创建独立实例，例如在 withTaskGroup 内创建。
分词：创建 NLTokenizer(unit: .word)，设置 tokenizer.string = text，在 text.startIndex..<text.endIndex 上调用 tokens(for:)，把每个 range 转成 String(text[range])。

适用边界 · 注意事项

没有文本时（例如 OCR、语音转文本）不适用；应交给 vision-framework 或 speech-recognition。
UI 字符串和 locale 格式化不适用；应交给 ios-localization。
生成式摘要或 Apple Intelligence 工作流不适用；应交给 apple-on-device-ai。

经验正文

在 Apple 平台应用已有文本时，用 NaturalLanguage/Translation 做端侧文本分析与应用内翻译【适用场景】适用于 iOS/macOS/visionOS 应用中对已获得的文本进行分词、语言识别、词性/实体/情感分析、嵌入和翻译。【核心做法】 1. 导入 NaturalLanguage 用于文本分析，导入 Translation 用于翻译；…