Jak działa tokenizacja w analizie języka naturalnego i jak zbudować prostą aplikację w Pythonie?

Tokenizacja stanowi jeden z kluczowych elementów w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), umożliwiając komputerom skuteczne komunikowanie się z ludźmi poprzez tekst. Podstawową funkcją tokenizacji jest dzielenie tekstu na mniejsze jednostki – tzw. tokeny. Mogą to być słowa, interpunkcja czy frazy. Tokenizacja umożliwia komputerom zrozumienie struktury tekstu, pozwalając na próbę oceny jego znaczenia poprzez rozbicie na mniejsze fragmenty. Dzięki temu algorytmy NLP mogą przeprowadzać różnorodne analizy, takie jak analiza częstotliwości słów, rozpoznawanie typów słów, identyfikacja współwystępowania wyrazów, a także klasyfikacja tekstów.

Podstawowe procesy NLP, oparte na tokenizacji, pozwalają na analizowanie takich aspektów jak:

• Częstotliwość słów: Jakie słowa pojawiają się najczęściej, a jakie rzadziej? Analiza ta pozwala na określenie głównego tematu tekstu lub książki, jak np. analiza użycia słowa "truck" w różnych kontekstach – "truck", "Truck", "truck!" – w celu zrozumienia, jakie słowo dominuje w tekście.

• Typy słów: NLP rozróżnia między rzeczownikami, czasownikami, przymiotnikami itp., co ułatwia składanie zdań oraz wyciąganie sensów z treści.

• Współwystępowanie słów: Analizowanie, które słowa pojawiają się razem w tekście, może ujawnić semantyczne związki między nimi.

• Klasyfikacja tekstów: Na podstawie analizy słów teksty są przypisywane do określonych kategorii, np. analiza sentymentu, wykrywanie spamu czy kategoryzowanie dokumentów.

Tokenizacja oparta na słowach jest podstawą wielu algorytmów NLP, ale jest tylko jednym z wielu podejść. Chociaż tokenizacja na poziomie słów jest kluczowa, NLP obejmuje także inne techniki, jak analiza składniowa, analiza zależności czy wykrywanie fraz.

Załóżmy, że korzystamy z tekstu dostępnego na Project Gutenberg. Wybieramy książkę „Free Air” autorstwa Sinclaira Lewisa i analizujemy częstotliwość użycia poszczególnych słów. Zanim przejdziemy do analizy, musimy odpowiednio przygotować tekst: usunąć znaki interpunkcyjne oraz znormalizować tekst (zamienić wszystkie litery na małe). Dzięki temu słowo „truck”, „Truck” i „truck!” będzie traktowane jako jedno.

Kolejnym krokiem jest tokenizacja tekstu. Program dzieli tekst na poszczególne tokeny – słowa i interpunkcję. Tokenizacja umożliwia komputerowi zrozumienie, że każde słowo to osobny element tekstu, który można analizować w kontekście całości. Po zakończeniu tokenizacji przechodzimy do zliczania częstotliwości występowania każdego unikalnego słowa, ignorując interpunkcję, ponieważ nie wnosi ona wartości w przypadku liczenia słów.

Na końcu wyświetlamy wyniki analizy w formie wykresu słupkowego, który wizualizuje najczęściej używane słowa w analizowanej książce.

Poniżej przedstawiamy kroki, które musimy podjąć w celu stworzenia aplikacji:

• Otwórz plik tekstowy i wczytaj jego zawartość.

• Usuń interpunkcję i zamień tekst na małe litery.

• Podziel tekst na słowa (tokenizacja).

• Zlicz częstotliwość każdego słowa.

• Wyświetl najczęściej występujące słowa na wykresie.

Znajomość i umiejętność korzystania z terminala jest kluczowa dla każdego programisty. Niezależnie od systemu operacyjnego, terminal jest narzędziem umożliwiającym szybkie i efektywne zarządzanie plikami oraz uruchamianie skryptów Pythona. Warto więc poświęcić czas na naukę jego obsługi, ponieważ jest to niezastąpione narzędzie w pracy z kodem.

W trakcie tego projektu warto również zwrócić uwagę na sposób, w jaki w Pythonie manipulujemy tekstem – operacje na ciągach znaków, jak np. usuwanie znaków interpunkcyjnych, konwersja liter czy tokenizacja, są podstawą do dalszej analizy.

Jak skutecznie strukturalizować aplikację Flask przy pomocy AI?

Budowa aplikacji w Pythonie, szczególnie w frameworku Flask, może wydawać się łatwa na pierwszy rzut oka. Jednak po chwili, gdy projekt zaczyna rosnąć, pojawia się potrzeba utrzymania porządku i organizacji w kodzie. Jak zatem stworzyć strukturę aplikacji, która będzie łatwa w utrzymaniu i rozbudowie, nie zamieniając projektu w bałagan? Odpowiedzią może być zastosowanie narzędzi AI, które pomagają w organizowaniu aplikacji i generowaniu struktury kodu.

Zanim przejdziemy do konkretów, warto zauważyć, że organizacja projektu w Flasku zaczyna się od odpowiedniej struktury folderów i plików. Klasyczny przykład struktury folderów w aplikacji Flask to:

• app/init.py – Inicjalizuje aplikację Flask.

• app/routes.py – Definiuje trasy (URL) aplikacji oraz logikę z nimi związaną.

• app/templates/ – Folder zawierający szablony HTML, takie jak strona główna, strona testowa oraz strona wyników.

• app/static/ – Folder przechowujący pliki statyczne, takie jak CSS, JavaScript i obrazy wykorzystywane przez aplikację.

• app/models/questions.py – Plik definiujący strukturę modelu pytań oraz interakcje z bazą danych.

• app/utils/question_selector.py – Logika do losowego dobierania pytań na testy.

• tests/ – Folder przechowujący testy aplikacji, np. testy tras, logiki doboru pytań i systemu oceniania.

• config.py – Zmienna konfiguracji aplikacji Flask (np. URI bazy danych, tajne klucze).

• run.py – Skrypt do uruchamiania aplikacji.

• requirements.txt – Lista zależności Pythona, które są wymagane do działania aplikacji.

Jednak stworzenie samej struktury folderów to tylko początek. Kolejnym krokiem jest utworzenie odpowiednich "szkieletów" kodu, czyli tzw. stubów, które będą pełniły funkcję wstępnych implementacji klas i metod. Na przykład, klasa DatabaseManager może zawierać metody takie jak:

• connect_to_database() – Metoda do łączenia z bazą danych.

• update_database(data) – Aktualizacja bazy danych.

• validate_and_cleanse_data(data) – Walidacja i oczyszczanie danych.

• fetch_questions() – Pobieranie pytań z bazy danych.

AI, takie jak ChatGPT, może znacznie ułatwić proces tworzenia tych stubów, generując kod na podstawie wymagań projektowych. Można poprosić AI o wygenerowanie szkieletu kodu na podstawie wcześniej określonych wymagań, jak również o wygenerowanie odpowiednich klas i metod na podstawie wymagań funkcjonalnych. AI jest także w stanie pomóc w tworzeniu testów jednostkowych oraz struktur migracji bazy danych, co jest szczególnie przydatne w większych projektach.

Ważnym krokiem w tym procesie jest także stworzenie "historii użytkowników" (user stories), które będą precyzowały, jakie funkcje aplikacja ma spełniać. Dobrze skonstruowane historie użytkowników pomagają w dalszym etapie tworzenia aplikacji – od projektowania interfejsu po implementację. Przykładowo, dla funkcji zarządzania bazą danych można stworzyć takie historie użytkowników, jak:

• Jako użytkownik, chcę móc dodać pytanie do bazy, aby ułatwić jego późniejsze użycie w testach.

• Jako użytkownik, chcę móc losowo wybierać pytania do testów, aby każde podejście było inne.

Tego typu historie pomagają w lepszym zrozumieniu wymagań i organizowaniu pracy zespołu deweloperskiego. Dzięki nim łatwiej jest przekształcić wymagania funkcjonalne w konkretne zadania i przypisać je do odpowiednich klas i metod w kodzie.

Kolejnym krokiem jest generowanie metod w klasach, które odpowiadają za poszczególne funkcjonalności. Na przykład w przypadku klasy Grader, odpowiedzialnej za ocenianie wyników testu, możemy mieć metody takie jak:

• compare_answers() – Porównanie odpowiedzi użytkownika z poprawnymi odpowiedziami.

• calculate_final_score() – Obliczanie ostatecznego wyniku jako procent.

• handle_unanswered_questions() – Obsługa pytań, które zostały pominięte przez użytkownika.

Każda z metod powinna być dokładnie zaplanowana i opisane w kontekście wymagań użytkownika. Praca nad stubami pozwala na bardzo dokładne przemyślenie każdej funkcji, co pozwala uniknąć późniejszych problemów z rozwojem aplikacji.

Na zakończenie warto zaznaczyć, że wykorzystanie AI w procesie tworzenia aplikacji daje szereg korzyści, ale także wymaga zdrowego podejścia. AI jest świetnym narzędziem do generowania standardowych rozwiązań i sugerowania struktur, ale nie zawsze dostosuje się do specyficznych wymagań projektu. Dlatego zawsze warto poddać jego sugestie krytycznej analizie i dostosować je do rzeczywistych potrzeb. Aplikacja Flask w początkowych fazach może wymagać wielu modyfikacji, jednak odpowiednia struktura od samego początku pozwala na łatwiejsze rozwiązywanie problemów, implementację nowych funkcji oraz skalowanie projektu w przyszłości.

Jak stworzyć przycisk, który usunie ciasteczka i odświeży stronę za pomocą JavaScript?

Aby stworzyć taki przycisk w HTML, należy użyć prostego kodu HTML, który utworzy element przycisku:

html
Copy code
<button onclick="deleteCookieAndRefresh()">Usuń ciasteczko i odśwież stronę</button>

Taki przycisk po kliknięciu wywoła funkcję JavaScript odpowiedzialną za usunięcie ciasteczka oraz odświeżenie strony. Poniżej znajduje się przykład funkcji, którą należy dodać do skryptu:

javascript
Copy code
function deleteCookieAndRefresh() {

   // Klient-side JavaScript do usunięcia ciasteczka i odświeżenia strony
   document.cookie = "session_id=; expires=Thu, 01 Jan 1970 00:00:00 UTC; path=/;";
   window.location.reload();
}

W powyższym kodzie funkcja deleteCookieAndRefresh() ustawia ciasteczko session_id na pustą wartość i ustala datę jego wygaśnięcia na 1 stycznia 1970 roku, co skutkuje jego usunięciem. Następnie wywoływana jest metoda window.location.reload(), która powoduje odświeżenie bieżącej strony. Taki mechanizm pozwala w prosty sposób zrealizować cel, jakim jest usunięcie ciasteczka oraz załadowanie strony na nowo, co może być użyteczne, np. podczas testów, gdzie chcemy szybko zresetować stan sesji.

Warto jednak pamiętać, że metody związane z ciasteczkami mają pewne ograniczenia. Na przykład, usunięcie ciasteczka za pomocą powyższego kodu będzie działać tylko dla ciasteczek ustawionych na tej samej domenie i w obrębie tego samego path. W przypadku ciasteczek z ustawionymi różnymi domenami lub z bardziej restrykcyjnymi opcjami bezpieczeństwa (np. flagą Secure czy SameSite), operacja może nie przynieść oczekiwanego efektu.

Ponadto, podczas korzystania z ciasteczek, warto zawsze brać pod uwagę aspekty związane z prywatnością użytkowników. W zależności od przepisów obowiązujących w danym regionie (np. GDPR w Europie), użytkownicy powinni mieć pełną kontrolę nad tym, jakie dane są przechowywane w ciasteczkach. Usuwanie ciasteczek, choć jest prostym działaniem z perspektywy kodu, może mieć daleko idące konsekwencje w kontekście bezpieczeństwa i prywatności. Warto dodać do strony powiadomienie o wykorzystywaniu ciasteczek lub umożliwić użytkownikom wybór, czy chcą one być zapisane.

Inną istotną kwestią jest możliwość wystąpienia problemów z pamięcią podręczną w przeglądarkach, które mogą powodować, że nawet po usunięciu ciasteczka strona nie odświeży się prawidłowo. W takich przypadkach warto rozważyć czyszczenie pamięci podręcznej przeglądarki lub wykorzystywanie innych metod odświeżania strony, jak np. zmiana adresu URL z parametrem czasowym, co wymusi jej pełne załadowanie.

Na koniec warto zauważyć, że powyższy przykład dotyczy wyłącznie usuwania ciasteczka i odświeżania strony w kontekście testowania. W produkcyjnych aplikacjach internetowych, gdzie użytkownicy przechowują w ciasteczkach dane sesyjne, takie operacje mogą prowadzić do niezamierzonych skutków ubocznych, jak utrata zalogowania lub stanów aplikacji. Przed wdrożeniem takich rozwiązań należy dokładnie rozważyć ich wpływ na funkcjonowanie aplikacji.

Jak Generatywna Sztuczna Inteligencja Może Pomóc w Tworzeniu Testów Jednostkowych

W dzisiejszym świecie programowania, testowanie kodu stało się nieodzownym elementem procesu tworzenia aplikacji. Dobre testy jednostkowe zapewniają stabilność i niezawodność systemu, ale ich tworzenie może być czasochłonne. W tym kontekście narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, takie jak GitHub Copilot, Tabnine czy Blackbox AI, stają się niezastąpionym wsparciem, pomagając programistom szybciej tworzyć i weryfikować testy.

Zacznijmy od podstaw. Główna zmiana, jaką wprowadzono w metodzie get_question_set, to upewnienie się, że zwróci ona zestaw pytań. Testy jednostkowe nie weryfikują tych pytań, ponieważ są one generowane losowo, ale ważne jest, by potwierdzić, że w ogóle tworzymy listę pytań do testu. Na podstawie tego testu uruchomiono dwie poprawnie przechodzące próby. To podstawowy sposób na zapewnienie, że aplikacja działa zgodnie z założeniami.

Kiedy mówimy o testowaniu w kontekście narzędzi AI, ważne jest zrozumienie, że generatywna sztuczna inteligencja może pomóc zarówno osobom, które nie mają dużego doświadczenia w tworzeniu testów, jak i tym bardziej doświadczonym. Dla początkujących narzędzia takie jak GitHub Copilot mogą znacznie uprościć proces tworzenia testów, sugerując poprawne podejścia i generując kod testów w sposób intuicyjny. Z kolei osoby bardziej zaawansowane mogą wykorzystać te same narzędzia, aby szybciej generować testy i zautomatyzować część procesu, co oszczędza czas i pozwala skupić się na bardziej złożonych problemach.

Oto kilka rzeczy, które warto wiedzieć o używaniu Copilota do generowania testów:

• Generowane testy są w większości trafne, ale czasami wymagają drobnych poprawek.

• Kiedy korzystamy z skrótu /tests w IDE, mogą występować pewne problemy. Warto korzystać z okna czatu, by zadawać pytania.

• Copilot dobrze rozumie kontekst i funkcjonalność, co pozwala na generowanie trafnych testów.

• Używanie Copilota oszczędza czas, co sprawia, że jest to narzędzie warte uwagi.

Kolejnym popularnym narzędziem w tej dziedzinie jest Tabnine, które oferuje podobne funkcje. Interfejs Tabnine jest bardzo zbliżony do Copilota, a jego główną cechą jest generowanie planów testów. Po wybraniu odpowiedniej funkcji w Tabnine, program generuje listę sugerowanych testów na podstawie istniejącego kodu. Testy są często trafne, ale, podobnie jak w przypadku Copilota, mogą wymagać drobnych poprawek. Ciekawą cechą Tabnine jest możliwość dostosowania narzędzia do własnych potrzeb poprzez wybór odpowiedniego modelu AI. Wybór modelu zależy od wymagań dotyczących wydajności, prywatności czy dokładności wyników.

Przykładem może być generowanie testu dla metody get_all_questions. Tabnine szybko wygenerowało test, który okazał się poprawny, ale używał frameworka unittest, który nie był pożądany. Wystarczyło przekazać odpowiednią prośbę, aby Tabnine przekształciło test na framework pytest i zastosowało odpowiednią funkcjonalność bazy danych w pamięci. Test, który został wygenerowany, sprawdzał, czy metoda zwraca pustą listę pytań, gdy w bazie danych nie ma żadnych danych.

Kolejnym interesującym narzędziem do generowania testów jest Blackbox AI, które posiada funkcję automatycznego kontekstualizowania aplikacji. Dzięki temu, w momencie korzystania z Blackbox AI, narzędzie ma dostęp do naszego kodu, co znacząco ułatwia proces generowania testów. Choć interfejs Blackbox AI jest podobny do Tabnine, jego główną cechą jest integracja z kodem w celu dostosowywania generowanych testów do rzeczywistych potrzeb programisty. Jak widać, narzędzia te stanowią ogromny atut w procesie testowania, przyspieszając go i poprawiając jakość generowanych testów.

Zasadniczo, testy generowane przez sztuczną inteligencję powinny być traktowane jako punkt wyjścia. Zawsze warto je sprawdzić i dostosować do własnych potrzeb. Narzędzia AI mogą zaoszczędzić czas, ale nie zastępują one całkowicie potrzeby manualnej weryfikacji i analizy. Kluczowym elementem w testowaniu jest także zrozumienie kontekstu, w jakim działają testy. Często automatycznie wygenerowane testy mogą nie uwzględniać pewnych niuansów specyficznych dla naszej aplikacji.