Alltägliche Sprache mit Code verbinden

In der Welt des Programmierens kann es ganz schön kompliziert sein, alltägliche Sprache in umsetzbaren Code zu übersetzen. In diesem Papier geht es um eine neue Methode, mit der Programme in einfacher Sprache erstellt werden können, sodass auch Leute ohne Programmierkenntnisse ausdrücken können, was sie brauchen, und das in funktionalen Code verwandelt wird.

#Das Problem

Aktuelle Systeme zur Umwandlung natürlicher Sprache in Code richten sich meist an erfahrene Programmierer, die bereits technische Begriffe und Programmierkonzepte verstehen. Das schafft eine Lücke für alltägliche Nutzer, die Aufgaben automatisieren wollen, aber nicht wissen, wie man programmiert. Wir wollen diese Lücke schliessen, indem wir eine Methode vorstellen, die es ermöglicht, ausführbare Programme aus einfachen Sprachbeschreibungen von Nicht-Programmierern zu generieren.

#Die Aufgabe

Unser Ansatz umfasst eine Aufgabe, die wir Natural Language Programming (NLProg) nennen. Dabei nehmen wir eine Beschreibung in Alltagssprache und eine Application Programming Interface (API) als Eingabe und erzeugen einen ausführbaren Programmcode als Ausgabe. Das Ziel ist, es jedem zu ermöglichen, Programme zu erstellen, ohne technisches Wissen zu brauchen.

#Der Ansatz

Um richtig zu bewerten, wie gut Modelle diese Aufgabe bewältigen können, haben wir einen Benchmark erstellt, der verschiedene Test-Szenarien und Methoden zur Überprüfung des generierten Codes umfasst. Diese Methoden konzentrieren sich nicht nur darauf, wie der Code aussieht, sondern auch darauf, wie gut er funktioniert.

Unsere ersten Ergebnisse zeigen, dass das Übersetzen komplexer Sprache in Code schwieriger ist, als die aktuellen Modelle bewältigen können. Wir haben auch festgestellt, dass die Ausrichtung natürlicher Sprache an der Struktur des Codes die Fähigkeit der Modelle verbessert, funktionsfähige Programme zu generieren.

#Begriffsbestimmungen

Um unsere Arbeit besser zu verstehen, lassen Sie uns einige Begriffe definieren:

• Natural Language Programming (NLProg): Der Prozess, alltägliche Sprache in funktionierenden Code zu verwandeln.
• Nicht-Programmierer: Personen, die keine formale Ausbildung im Programmieren haben, aber Technologie nutzen möchten, um Probleme zu lösen.
• Komplexe Programme: Programme, die verschiedene Aktionen und logische Strukturen wie Schleifen und Bedingungen beinhalten.

#Die Herausforderung der natürlichen Sprache

Menschen, die programmieren, und solche, die es nicht tun, drücken ihre Bedürfnisse unterschiedlich aus. Programmierer verwenden oft Fachjargon und klar definierte Programmierstrukturen. Im Gegensatz dazu beschreiben Nicht-Programmierer ihre Bedürfnisse möglicherweise mit einfacher, allgemeiner Sprache, die spezifische Programmierbegriffe vermissen lässt. Zum Beispiel könnte ein Programmierer sagen: „Erstelle eine Funktion, um eine Liste zu summieren“, während ein Nicht-Programmierer sagen könnte: „Addiere diese Zahlen.“

Dieser Unterschied stellt eine Herausforderung dar, besonders wenn Anweisungen auf Programmierkonzepte hindeuten, ohne explizite Begriffe zu verwenden. Zum Beispiel könnte ein Anfänger sagen: „Überprüfe das Wetter am Wochenende und erinnere mich, wenn es schön ist.“ Das System muss das als Anfrage interpretieren, das Wetter zu prüfen und eine Erinnerung zu erstellen, auch wenn die Formulierung keine technischen Details enthält.

#Die Bewertungsmethode

Traditionell basierte die Bewertung der Codegenerierung darauf, den genierten Code mit einer Referenzlösung abzugleichen. Diese Methode versagt jedoch oft in Bezug auf die tatsächliche Funktionalität. Stattdessen bewerten wir die funktionale Korrektheit, was bedeutet, dass das generierte Programm die Aufgaben, die es behauptet, ausführen zu können, erfolgreich erledigen muss.

Um dies zu tun, haben wir Test-Suiten erstellt, die verschiedene Szenarien bestehen. Diese Tests überprüfen, ob der Code ordnungsgemäss funktioniert, indem sie eine Reihe von Unit-Tests bestehen. Wenn der Code diese Anforderungen erfüllt, gilt er als korrekt.

#Der Datensatz

Wir haben einen Datensatz mit Anweisungen in natürlicher Sprache von Nicht-Programmierern erstellt, um unsere Modelle zu leiten. Dieser Datensatz umfasst eine Vielzahl von Beschreibungen, die verschiedene Aufgaben abdecken, die Benutzer ausführen möchten. Zusammen mit diesen Beschreibungen haben wir entsprechende Programmcode erstellt, die den Vorgaben der relevanten APIs folgen.

#Sammeln von Anweisungen in natürlicher Sprache

Wir haben diese Beschreibungen in natürlicher Sprache durch Crowdsourcing gesammelt, indem wir Leute ohne Programmierhintergrund eingeladen haben, ihre Anfragen zu senden. Wir haben darauf geachtet, dass sie einfache Sprache verwenden, um sicherzustellen, dass die Anweisungen dem entsprechen, was ein Anfänger sagen würde. Dieser Prozess hat es uns ermöglicht, mehr als tausend einzigartige Äusserungen zu sammeln.

#Erstellung von Test-Suiten

Um den generierten Code richtig zu bewerten, haben wir Test-Suiten aus den gesammelten Äusserungen erstellt. Diese Suiten enthalten Unit-Tests, um die generierten Programme auf Korrektheit zu überprüfen. Jeder Test ist so konzipiert, dass er validiert, dass das Programm die Aufgaben ausführen kann, die es ausführen soll.

#Die API-Spezifikationen

Wir haben eine API entwickelt, um die in den gesammelten natürlicher Sprache beschriebenen Aufgaben zu unterstützen. Diese API umreisst Aktionen, die ausgeführt werden können, und Datentypen, die verwendet werden können, und bietet eine Brücke zwischen der Sprache von Nicht-Programmierern und der technischen Struktur, die für die Codeausführung erforderlich ist.

#Brücke zwischen natürlicher Sprache und Code

Anstatt zu versuchen, natürliche Sprache direkt in Code zu übersetzen, haben wir festgestellt, dass es effektiv ist, die Sprache in eine strukturierte Darstellung zu überführen, die den logischen Fluss des Programms erfasst. Durch die explizite Gestaltung einer hierarchischen Struktur, die widerspiegelt, wie der Code organisiert ist, können wir die Fähigkeit des Modells verbessern, genaue und komplexe Programme zu erstellen.

#Testen der Modelle

Wir haben Tests mit verschiedenen Sprachmodellen durchgeführt und diese, die unsere strukturierte Darstellung verwenden, mit traditionellen, direkten Methoden zum Umwandeln von Text in Code verglichen. Die Ergebnisse zeigten, dass der strukturierte Ansatz bessere Ergebnisse lieferte, insbesondere beim Übersetzen komplexer Anweisungen in funktionierenden Code.

#Ergebnisse und Erkenntnisse

Unsere Experimente deuteten darauf hin, dass die Verwendung eines strukturierten Formats zur Codegenerierung die Fähigkeit des Modells, komplexe Anfragen zu bearbeiten, erheblich verbesserte. Wir beobachteten, dass die hierarchische Darstellung eine bessere Identifizierung von Steuerflusselementen ermöglichte, was zu einer genaueren Codegenerierung führte.

#Fehleranalyse

Wir führten eine Fehleranalyse des generierten Codes durch, um Verbesserungsbedarf zu identifizieren. Fehler wurden in drei Typen kategorisiert:

1. Syntaktische Fehler: Fehler in der Struktur des Codes, die dessen Ausführung verhindern.
2. Logische Fehler: Generierter Code läuft, führt aber zu Laufzeitproblemen.
3. Semantische Fehler: Korrekt ausgeführter Code liefert nicht die erwarteten Ergebnisse.

Das Verständnis dieser Fehler hilft dabei, die Modelle für zukünftige Iterationen zu verbessern.

#Verwandte Arbeiten

Unsere Forschung baut auf früheren Bemühungen zur Codegenerierung auf, konzentriert sich jedoch speziell auf die Bedürfnisse von unerfahrenen Nutzern anstatt auf erfahrene Programmierer. Dieser Wechsel ermöglicht einen inklusiveren Ansatz beim Programmieren und gibt einer breiteren Zielgruppe die Möglichkeit, Technologie zu nutzen, um Probleme zu lösen, ohne komplexe Programmiersprachen lernen zu müssen.

#Fazit

Wir haben eine Methode für das Programmieren vorgestellt, die die Bedürfnisse und Fähigkeiten von nicht-technischen Nutzern berücksichtigt. Indem wir uns auf die Verarbeitung natürlicher Sprache und einen strukturierten Ansatz zur Codegenerierung konzentrieren, wollen wir Programmieren für alle zugänglich machen. Zukünftige Arbeiten werden die Erweiterung der Datensätze, die Verfeinerung der Bewertungsmethoden und die weitere Verbesserung der Leistung der Modelle bei der Generierung effektiver Codes aus alltäglichen Sprachbeschreibungen umfassen.