forked from bfijalkowski/KWT-2024
273 lines
11 KiB
Plaintext
273 lines
11 KiB
Plaintext
{
|
|
"cells": [
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "virtual-accreditation",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"\n",
|
|
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
|
|
"<h1> Komputerowe wspomaganie tłumaczenia </h1>\n",
|
|
"<h2> 12. <i>Key logging</i> [laboratoria]</h2> \n",
|
|
"<h3>Rafał Jaworski (2021)</h3>\n",
|
|
"</div>\n",
|
|
"\n",
|
|
""
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "featured-afghanistan",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Badania nad komputerowym wspomaganiem tłumaczenia często prowadzone są przy użyciu metodologii testowania interfejsów użytkownika - UI/UX testing. Program typu CAT traktuje się wówczas jak każdy inny program komputerowy i przeprowadza testy wydajności i użyteczności."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "severe-protein",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Testy takie prowadzone są zawsze na użytkownikach końcowych, w tym przypadku - na tłumaczach. Podstawowym celem testów jest próba zaobserwowania faktycznego sposobu pracy tłumacza - które funkcje programu są przez niego wykorzystywane najczęściej, jakich innych narzędzi poza CAT-em używa on do swojej pracy, które funkcje programu działają zgodnie, a które niezgodnie z intuicją użytkownika oraz wiele innych czynników. Aby wszystkie te analizy były możliwe, konieczne jest zgromadzenie jak największej ilości danych dotyczących przebiegu testu."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "constant-underground",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Testy są przede wszystkim nagrywane. Nagrywany jest zarówno ekran komputera (screen capture), jak i sam użytkownik pracujący przy komputerze. To jednak nie wszystko - często stosuje się specjalne techniki eye-trackingu, które są w stanie określić, w który punk ekranu użytkownik aktualnie patrzy. Dane pozyskane w ten sposób używane są do analizy czasu znalezienia przez użytkownika potrzebnej mu funkcji oraz zidentyfikowania miejsc, gdzie tej funkcji poszukiwał. Można również wyznaczyć obszary ekranu, które często skupiają uwagę użytkownika. "
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "analyzed-lodging",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Dodatkowo stosuje się jeszcze jedną technikę, która jest szczególnie przydatna z punktu widzenia analizy procesu tłumaczenia. Wykonuje się pełny key logging, tj. zapisuje się każde uderzenie użytkownika w dowolny klawisz na klawiaturze wraz z precyzyjnym czasem tego uderzenia. Dane pozyskane w ten sposób pozwalają na przeprowadzenie szeregu interesujących analiz."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "incredible-stress",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Zapoznajmy się najpierw z programem typu key logger:"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "arctic-horror",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"`sudo pip3 install keyboard`"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"id": "broken-workstation",
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"import keyboard\n",
|
|
"\n",
|
|
"\n",
|
|
"def report_key(event):\n",
|
|
" print(event)\n",
|
|
"\n",
|
|
"keyboard.on_release(callback=report_key)\n",
|
|
"keyboard.wait()"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "polish-census",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"UWAGA! Aby uruchomić powyższy kod na Linuxie konieczne są uprawnienia administratora (pytanie poza konkursem - dlaczego?)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "incoming-hands",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"### Ćwiczenie 1: Wykorzystując powyższy kod napisz keylogger, który zapisuje wszystkie uderzenia w klawisze do pliku. Format pliku jest dowolny, każdy wpis musi zawierać precyzyjną godzinę uderzenia oraz uderzony klawisz. Uruchom program i przepisz paragraf dowolnie wybranego tekstu."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"id": "8663ef15-88a0-4bb5-aff9-f19cbb3178c1",
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"import keyboard\n",
|
|
"\n",
|
|
"\n",
|
|
"def report_key(event: keyboard.KeyboardEvent):\n",
|
|
" file = open('test.txt', 'a')\n",
|
|
" file.write(f'[{event.time}] {event.name}\\n')\n",
|
|
" file.close()\n",
|
|
"\n",
|
|
"\n",
|
|
"keyboard.on_release(callback=report_key)\n",
|
|
"keyboard.wait()"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "valuable-bearing",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Celem powyższego ćwiczenia jest pozyskanie danych testowych. Dalsze analizy będziemy prowadzili już bez key loggera, starając się korzystać jedynie z danych zapisanych w pliku. Oczywiście, jeśli zajdzie taka konieczność, można w każdej chwili wygenerować sobie nowy plik."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "boxed-maple",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"### Ćwiczenie 2: Napisz program, który wyliczy średnią prędkość pisania. Wykryj, kiedy użytkownik zaczął pisać. Nie bierz pod uwagę przerw dłuższych niż 5 sekund. Podaj prędkość pisania w znakach na minutę oraz słowach na minutę."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 1,
|
|
"id": "possible-holder",
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"def calculate_typing_speed():\n",
|
|
" import re\n",
|
|
" import numpy\n",
|
|
"\n",
|
|
" def parse(line_l: str) -> (float, str):\n",
|
|
" res = re.findall(r'(\\d+.\\d+)|([a-zA-Z,.]+)', ''.join(line_l.split()))\n",
|
|
" return float(res[0][0]), res[1][1]\n",
|
|
"\n",
|
|
" file = open('test.txt', 'r')\n",
|
|
" time_per_word = []\n",
|
|
" time_per_character = []\n",
|
|
" local_time_per_word = []\n",
|
|
"\n",
|
|
" prev_char_timestamp = None\n",
|
|
" for line in file:\n",
|
|
" time, key = parse(line)\n",
|
|
" if prev_char_timestamp is None or time - prev_char_timestamp > 5:\n",
|
|
" prev_char_timestamp = time\n",
|
|
" local_time_per_word = []\n",
|
|
" continue\n",
|
|
" elapsed = time - prev_char_timestamp\n",
|
|
" time_per_character.append(elapsed)\n",
|
|
" if key == 'space' or key == 'enter' or key == ',' or key == '.':\n",
|
|
" if len(local_time_per_word) > 0:\n",
|
|
" time_per_word.append(numpy.sum(local_time_per_word))\n",
|
|
" local_time_per_word = []\n",
|
|
" time_per_character.append(elapsed)\n",
|
|
" prev_char_timestamp = time\n",
|
|
" continue\n",
|
|
" local_time_per_word.append(elapsed)\n",
|
|
" prev_char_timestamp = time\n",
|
|
" file.close()\n",
|
|
" time_per_word.append(numpy.sum(local_time_per_word))\n",
|
|
" \n",
|
|
" return 60 / numpy.average(time_per_character), 60 / numpy.average(time_per_word)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "ceramic-birth",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Wróćmy teraz do procesu tłumaczenia. Analiza uderzeń klawiszy wykonanych podczas tłumaczenia pozwala wykryć dłuższe pauzy. Pauzy te najczęściej wskazują miejsca, w których tłumacz musi się głębiej zastanowić nad tłumaczeniem danego słowa lub frazy. Przerwę tę wykorzystuje na przykład na sprawdzenie tłumaczenia lub definicji w słowniku, przeglądanie wyników z pamięci tłumaczeń lub korzystanie z innych pomocy (eye-tracking mógłby w tym przypadku rozstrzygnąć, czym w istocie zajmuje się w tym momencie tłuamcz). Jest też możliwe, że tłumacz poświęca pauzę na tzw. cognitive pause-and-unload - rodzaj zamyślenia, pozwalający oczyścić myśli. Z punktu widzenia projektowania systemu wspomagającego tłumaczenie niezwykle istotna jest informacja, nad czym tłumacz musi się dłużej zastanowić. Minimalizacja liczby i czasu trwania takich przerw jest szansą na usprawnienie procesu tłumaczenia."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"id": "great-cable",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"### Ćwiczenie 3: Napisz program do wykrywania przerw w pisaniu. Raportuj długość oraz miejsce wystąpienia przerwy podając 20-znakowy kontekst z każdej strony. Wykryj każdą przerwę dłuższą niż 3 sekundy, posortuj wyniki malejąco po długości przerwy."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 2,
|
|
"id": "close-riverside",
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"def find_pauses():\n",
|
|
" import re\n",
|
|
"\n",
|
|
" def parse(line_l: str) -> (float, str):\n",
|
|
" res = re.findall(r'(\\d+.\\d+)|([a-zA-Z,.]+)', ''.join(line_l.split()))\n",
|
|
" return float(res[0][0]), res[1][1]\n",
|
|
"\n",
|
|
" file = open('test.txt', 'r')\n",
|
|
" stops = []\n",
|
|
" stop_reporting_time = 1\n",
|
|
"\n",
|
|
" prev_char_timestamp = None\n",
|
|
" lines = file.readlines()\n",
|
|
" file.close()\n",
|
|
" for i in range(len(lines)):\n",
|
|
" time, key = parse(lines[i])\n",
|
|
" if prev_char_timestamp is None:\n",
|
|
" prev_char_timestamp = time\n",
|
|
" continue\n",
|
|
" elapsed = time - prev_char_timestamp\n",
|
|
" if elapsed > stop_reporting_time:\n",
|
|
" context_start = max(0, i - 20)\n",
|
|
" context_end = min(len(lines), i + 20)\n",
|
|
" context_before = ''\n",
|
|
" context_after = ''\n",
|
|
" for j in range(context_start, i):\n",
|
|
" time_l, key_l = parse(lines[j])\n",
|
|
" context_before += key_l\n",
|
|
" for j in range(i, context_end):\n",
|
|
" time_l, key_l = parse(lines[j])\n",
|
|
" context_after += key_l\n",
|
|
" stops.append((elapsed, (context_before, context_after)))\n",
|
|
" prev_char_timestamp = time\n",
|
|
"\n",
|
|
" def stop_sort(record: tuple):\n",
|
|
" return record[0]\n",
|
|
"\n",
|
|
" stops.sort(reverse=True, key=stop_sort)\n",
|
|
" \n",
|
|
" return stops"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"author": "Rafał Jaworski",
|
|
"email": "rjawor@amu.edu.pl",
|
|
"kernelspec": {
|
|
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
|
"language": "python",
|
|
"name": "python3"
|
|
},
|
|
"lang": "pl",
|
|
"language_info": {
|
|
"codemirror_mode": {
|
|
"name": "ipython",
|
|
"version": 3
|
|
},
|
|
"file_extension": ".py",
|
|
"mimetype": "text/x-python",
|
|
"name": "python",
|
|
"nbconvert_exporter": "python",
|
|
"pygments_lexer": "ipython3",
|
|
"version": "3.10.4"
|
|
},
|
|
"subtitle": "12. Key logging",
|
|
"title": "Komputerowe wspomaganie tłumaczenia",
|
|
"year": "2021"
|
|
},
|
|
"nbformat": 4,
|
|
"nbformat_minor": 5
|
|
}
|