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如果能创建一个桌面软件，将自然语言直接转换成相关的 Python 数据分析代码，工作就方便了。

这不，有俩「好事」的程序员耐不住寂寞，把这个工具做出来。

近日，两个外国小哥 Kartik Godawat 和 Deepak Rawat 开发了一个 Jupyter 插件 Text2Code，可以将自然语言查询转换成相关的 Python 数据分析代码。

灵感来自 GPT-3，自然语言直接转代码

2020 年 6 月，OpenAI 推出了 GPT-3，它不仅具有未来的 NLP 相关的诸多功能，而且还能够生成 React 代码和 shell 命令。

俩人从中得到了灵感，他们意识到在做数据分析的时候，我们经常忘记不经常使用的 pandas 命令或者语法，需要去搜索，从 StackOverflow 复制代码然后需要相应地修改变量和列名。

最初他们试图把这个问题作为一个聊天机器人来解决，并试图使用 Rasa，但因为缺乏合适的训练数据而夭折了。

他们决定开发一个监督学习模型，该模型可以吃进自然语言和代码的对应语料，然后进行训练，完整的 pipeline 包含了下面几个步骤：

生成训练数据

为了模拟终端的用户想向系统查询的内容，我们开始尝试用英语描述一些命令的格式。

例如：

display a line plot showing $colname on y-axis and $colname on x-axis from $varname

然后，我们通过使用一个非常简单的生成器来替换 $colname 和 $varname 来生成数据，以获得训练集中的变量。

意图匹配

在生成数据之后，需要为特定的意图映射到一个唯一的「意图 id」，并使用通用语句编码器获取用户 query 的 embedding，然后用我们预先定义好的意图 query (生成的数据) 来得到余弦距离。

「通用句子编码器」-Universal Sentence Encoder 类似于 word2vec，会生成相应的 embedding，唯一的区别是这里的嵌入是用于句子而不是单词。

命名实体识别

相同的生成数据可以被用来训练一个自定义的实体识别模型，这个模型可以用来检测 columns，varaibles，library 的名字。

为此，作者还研究了 HuggingFace 模型，但最终决定使用 Spacy 来训练模型，主要是因为 HuggingFace 模型是基于 Transformer 的模型，与 Spacy 相比有点过于复杂繁重。

填充模板

一旦实体被正确识别并且意图被正确匹配，填充模板就变得非常容易。

例如，“show 5 rows from df” 这个查询将生成两个实体：一个变量和一个数值。这个模板代码编写起来很简单。

与 Jupyter 结合

这是所有步骤里最复杂的一步，因为为 Jupyter 编写如此复杂的扩展有点棘手，而且几乎没有文档或示例参考。

他们通过一些尝试并参考已经存在的扩展，最终将所有内容包装成一个单独的 Python 包，并且可以直接通过 pip 来安装。

单单一个 Python 包并不能直接使用，于是他们创建了一个前端以及一个服务器扩展，当 jupyter notebook 启动时，就会被加载。前端向服务器发送查询以获取生成的模板代码，然后将其插入 notebook 的对应单元并执行它。

Text2Code 的演示

模型也会失效，但数据分析师真的省事了

就像许多机器学习模型一样，有时候意图匹配和命名实体识别效果会很差，即使这个意图对人来说非常简单。

有时也会识别不到意图，就无法生成正确的代码，作者还考虑使用下面的方法来进一步改进插件的效果。

收集 / 生成高质量的英语训练数据，可以考虑从 quroa，StackOverflow 爬取更多的高赞回答，尝试用不同的方式来描述相同的内容，增强数据；收集真实世界的变量名和库名，而不是随机生成，使用基于 Transformer 的模型尝试命名实体识别。

如果这个模型训练的足够好，对数据分析师来，能省不少事了。

项目开源地址：

https://github.com/deepklarity/jupyter-text2code

参考链接：

https://towardsdatascience.com/data-analysis-made-easy-text2code-for-jupyter-notebook-5380e89bb493

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