Progetto e sviluppo in Swift di un applicazione per ... · Universita degli studi di Modena e...

Universita degli studi di Modena e Reggio Emilia

Dipartimento di Scienze Fisiche, Informatiche e Matematiche

Corso di Laurea in Informatica

Progetto e sviluppo in Swift diun’applicazione per dispositivi mobili basata

su dati semantico-lessicali

Relatore:Ing. Riccardo Martoglia

Laureanda:Diana Sighinolfi

A.A. 2014-2015

Diana Sighinolfi Applicazione mobile in Swift 15 Luglio 2015 1 / 16

Obiettivi della tesi

Gli obiettivi che si intendevano raggiungere nell’ambito del progettodi tesi svolto sono:

I Apprendere e conoscere il linguaggio Swift

I Gestire ed elaborare dati provenienti da un databasesemantico-lessicale

I Realizzare un’applicazione iOS in Swift

Attivita svolte

Le attivita svolte durante il tirocinio sono:

I Studio del linguaggio e delle tecnologie utilizzate in Swift

I Studio del database semantico MultiWordNet

I Software per l’elaborazione dei dati estrapolati daMultiWordNet

I Game app in Swift

Attivita svolte

I Game app in Swift

Attivita svolte

I Game app in Swift

Attivita svolte

I Game app in Swift

Attivita svolte

I Game app in Swift

Il linguaggio Swift

Swift e un linguaggio fresco, leggero e facile da apprendere, soprattuttoper i neofiti. Basato sul C e sull’Objective-C, e tuttavia consideratoquasi un linguaggio di scripting per la sua estrema flessibilita.

Le principali peculiarita del nuovo linguaggio sono:

I tipizzazione forte

I valori opzionali

I no fallthrough implicito

I Automatic Reference Counting

Il linguaggio Swift

I valori opzionali

Il linguaggio Swift

I valori opzionali

Il linguaggio Swift

I valori opzionali

Il linguaggio Swift

I valori opzionali

WordNet (1/2)

WordNet e un database semantico, strutturato a forma di grafo,sviluppato nell’universita di Princeton.

lexicon

dictionarylexicon

lexical

lexical entry

dictionary entry

wordbook

unabridged

dictionary,

unabridged

bilingual

dictionary

gazetteer

spell-

checker

pocket

dictionary

lerner’s

dictionary

school

dictionary

collegiate

dictionary

etymological

dictionary

vocabularylexicon

mental lexicon

lexical

language

speech

cognition

knowledge

noesis

WordNet (1/2)

lexicon

dictionarylexicon

lexical

lexical entry

dictionary entry

wordbook

unabridged

dictionary,

unabridged

bilingual

dictionary

gazetteer

spell-

checker

pocket

dictionary

lerner’s

dictionary

school

dictionary

collegiate

dictionary

etymological

dictionary

vocabularylexicon

mental lexicon

lexical

language

speech

cognition

knowledge

noesis

WordNet (1/2)

lexicon

dictionarylexicon

lexical

lexical entry

dictionary entry

wordbook

unabridged

dictionary,

unabridged

bilingual

dictionary

gazetteer

spell-

checker

pocket

dictionary

lerner’s

dictionary

school

dictionary

collegiate

dictionary

etymological

dictionary

vocabularylexicon

mental lexicon

lexical

language

speech

cognition

knowledge

noesis

WordNet (1/2)

lexicon

dictionarylexicon

lexical

lexical entry

dictionary entry

wordbook

unabridged

dictionary,

unabridged

bilingual

dictionary

gazetteer

spell-

checker

pocket

dictionary

lerner’s

dictionary

school

dictionary

collegiate

dictionary

etymological

dictionary

vocabularylexicon

mental lexicon

lexical

language

speech

cognition

knowledge

noesis

WordNet (2/2)

Il database lessicale e un thesaurus organizzato sulla base di concettistrutturati all’interno di insiemi:

I lemma

I sense

I synset

I synset sono collegati fra loro attraverso relazioni semantiche; lepossibili relazioni previste dal dizionario sono:

I iponimia

I ipernimia

I meronimia

I implicazione

I similarita

I attributo

WordNet (2/2)

I lemma

I sense

I synset

I iponimia

I ipernimia

I meronimia

I implicazione

I similarita

I attributo

WordNet (2/2)

I lemma

I sense

I synset

I iponimia

I ipernimia

I meronimia

I implicazione

I similarita

I attributo

WordNet (2/2)

I lemma

I sense

I synset

I iponimia

I ipernimia

I meronimia

I implicazione

I similarita

I attributo

WordNet (2/2)

I lemma

I sense

I synset

I iponimia

I ipernimia

I meronimia

I implicazione

I similarita

I attributo

WordNet (2/2)

I lemma

I sense

I synset

I iponimia

I ipernimia

I meronimia

I implicazione

I similarita

I attributo

MultiWordNet

MultiWordNet e un database lessicale multilingue che nella versioneonline e realizzato in tre lingue:

I Inglese (WordNet dell’universita di Princeton)

I Spagnolo (Universita politecnica di Catalogna, Barcellona)

I Italiano (ITC-irst di Povo, Trento)

La versione distribuita, in formato XML, contiene solamente laversione in italiano allineata, per quanto possibile, con WordNetinglese dell’universita di Princeton.

MultiWordNet

L’applicazione (1/7)Il gioco

Il software sviluppato e una game application che ripropone il giocode “La Ghigliottina” presente nel programma televisivo L’eredita.

L’applicazione (1/7)Il gioco

Il software sviluppato e una game application che ripropone il giocode “La Ghigliottina” presente nel programma televisivo L’eredita.

L’applicazione (2/7)Schemi di gioco

Obiettivo propostoGenerare in maniera automatica gli elementi necessari per lacreazione degli schemi di gioco.

Lo schema di gioco si compone di:

I parola nascosta

I 5 parole-indizio

I 5 parole-intruso

I parola nascosta

I 5 parole-indizio

I 5 parole-intruso

I parola nascosta

I 5 parole-indizio

I 5 parole-intruso

I parola nascosta

I 5 parole-indizio

I 5 parole-intruso

L’applicazione (3/7)Elaborazione dei dati

I dati messi a disposizione da MultiWordNet sono distribuiti informato XML (≈ 1 milione di voci). Per il loro utilizzo si e decisodi elaborarli attraverso un software realizzato ad hoc in PHP chepermette la conversione dei dati XML in un database relazionaleSQLite.

Il software utilizza un parser XML per estrapolare i dati dal databasee genera il codice SQL necessario per la creazione e il popolamentodella base di dati destinata all’applicativo.

Per interfacciare il database SQLite con l’applicazione si e utilizzatoun wrapper in Swift.

L’applicazione (5/7)Algoritmo di generazione schemi

Algoritmo di generazione automatica degli schemi di gioco:

synset

iponimo-1iponimo-2

...iponimo-n

synset

iponimo-1iponimo-2

...iponimo-n

synsetiponimo-1iponimo-2

...iponimo-n

synset

iponimo-1iponimo-2

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synset

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synset

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synset

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synset

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synset

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synset

iponimo-1iponimo-2

...iponimo-n

synset

iponimo-1iponimo-2

...iponimo-n

synset

L’implementazione dell’algoritmo precedentemente descritto e statarealizzata principalmente in linguaggio SQL dopo la trasformazionedel grafo in tabelle relazionali secondo il seguente schema:

Recupero parola nascosta

let db = SQLiteDB.sharedInstance ()var array_tuple: [( writtenForm:String ,

synset:String ,targets:String )] = []

let parole = db.query( "select lex.lemma_writtenForm ,lem.sense_synset ,s1.targetsfrom lexicalentry lex ,lemmasenses lem ,synsetrelation s1where s1.reltype=’hypo ’and s1.id = lem.sense_synsetand lex.id = lem.idand lex.lemma_writtenForm <> ’GAP!’and lex.lemma_writtenForm <> ’PSEUDOGAP!’and s1.id <> s1.targets and 6<= (select count (distinct s2.targets)

from synsetrelation s2where s1.id=s2.idand s2.reltype=’hypo ’)")

for i in 0... parole.count -1{let riga_parola = parole[i].datalet tupla = (writtenForm:riga_parola["lemma_writtenForm"]!. asString(),synset:riga_parola["sense_synset"]!. asString(),targets:riga_parola["targets"]!. asString ())array_tuple.append(tupla)

}var i = Int(arc4random_uniform(UInt32(array_tuple.count ))+1)var parola_nascosta = array_tuple[i]. writtenForm

L’implementazione dell’algoritmo precedentemente descritto e statarealizzata principalmente in linguaggio SQL dopo la trasformazionedel grafo in tabelle relazionali secondo il seguente schema:

Recupero parola nascosta

let db = SQLiteDB.sharedInstance ()var array_tuple: [( writtenForm:String ,

synset:String ,targets:String )] = []

let parole = db.query( "select lex.lemma_writtenForm ,lem.sense_synset ,s1.targetsfrom lexicalentry lex ,lemmasenses lem ,synsetrelation s1where s1.reltype=’hypo ’and s1.id = lem.sense_synsetand lex.id = lem.idand lex.lemma_writtenForm <> ’GAP!’and lex.lemma_writtenForm <> ’PSEUDOGAP!’and s1.id <> s1.targets and 6<= (select count (distinct s2.targets)

from synsetrelation s2where s1.id=s2.idand s2.reltype=’hypo ’)")

for i in 0... parole.count -1{let riga_parola = parole[i].datalet tupla = (writtenForm:riga_parola["lemma_writtenForm"]!. asString(),synset:riga_parola["sense_synset"]!. asString(),targets:riga_parola["targets"]!. asString ())array_tuple.append(tupla)

}var i = Int(arc4random_uniform(UInt32(array_tuple.count ))+1)var parola_nascosta = array_tuple[i]. writtenForm

L’applicazione (7/7)Interfaccia grafica

Il gioco prevede un’interfaccia molto semplice per l’utente:

I Parole tra cui scegliere in alto asinistra

I Montepremi aggiornato in alto adestra

I Lista delle parole-indizio al centrocolorate in base alla selezione

I Campo di testo per scrivere lapropria soluzione in basso

I Pulsante “Parola nascosta” perverificare la soluzione

Conclusione e sviluppi futuri

In conclusione sono stati realizzati i seguenti software:

I Software per la conversione dei dati dal formato XML aquello SQL

I Game application in Swift con calcolo automatico deglischemi di gioco

Sviluppi futuri:

I migliorare l’efficienza dei tempi di risposta del sistema

I rendere l’interfaccia grafica piu user friendly

I introduzione dei punti esperienza

I sfide con amici

Sviluppi futuri:

I sfide con amici

Sviluppi futuri:

I sfide con amici

Sviluppi futuri:

I sfide con amici

Sviluppi futuri:

I sfide con amici

Sviluppi futuri:

I sfide con amici

Sviluppi futuri:

I sfide con amici

Sviluppi futuri:

I sfide con amici

Grazie per l’attenzione

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(codice BIC/SWIFT: BPPIITRRXXX), DI ALTO PERFEZIONAMENTO

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