app.py

import gradio as gr
import pandas as pd

# 定义处理函数
def process_data(task_name, model_name, pooling_method, input_text, file=None):
    # 模拟数据处理逻辑
    if file:
        df = pd.read_csv(file.name)
        output = f"Processed {len(df)} rows from uploaded file using task: {task_name}, model: {model_name}, pooling: {pooling_method}."
        dataframe_output = df.head().to_html()  # 显示前几行数据
    else:
        lines = input_text.split("\n")
        output = f"Processed {len(lines)} rows of text using task: {task_name}, model: {model_name}, pooling: {pooling_method}."
        dataframe_output = "<p>No file uploaded. DataFrame preview unavailable.</p>"
    
    return output, dataframe_output, "File processing completed."

# 使用Blocks定义布局
with gr.Blocks() as interface:
    gr.Markdown("# TransDis-CreativityAutoAssessment")
    gr.Markdown(
        "Two-Phase Fine-tuned BERTは、bert-base-japaneseモデルに基づいた自動評価システムで、日本語の多用途タスク（AUT）における創造性と適切性を評価するために使用されます（論文はこちら：https://link.springer.com/article/xx.xxxx/sxxxxx-xxx-xxxx-x）。"
        "プロンプトと回答のデータを入力してください。データは1行ごとに用途を記述し、カンマで区切ってください。"
        "データは、デモのようにテキストボックスに直接入力するか、カンマ区切りのCSV形式ファイルまたはxlsx形式ファイルをアップロードすることで入力できます。"
        "評価に使用するモデルは、Two-Phase Fine-tuned BERT の他に One-phase BERT もあり、いずれも日本語にのみ対応しています。"
        "Two-phase BERTは、低い現実性の回答に対して創造性評価を最適化しており、適切性と創造性の両方を評価できます。"
        "一方、One-phase BERTは、AUT回答の創造性のみを評価します。"
        "Pooling方法としてcls-poolingを使用することをお勧めします。"
        "エラーが発生した場合は、データを簡略化し、行数を減らして試してください。"
        "それでも解決しない場合は、入力形式が誤っている可能性があるため、CSVとして保存し直してアップロードをお試しください。"
        "このシステムはHuggingFaceが提供する無料サーバーを使用しており、計算にはCPUのみを使用するため、処理速度が遅い場合があります。"
        "このスペースをあなたのアカウントにコピー（推奨）し、ハードウェアをアップグレードすることで処理速度を向上させることが可能です。"
        "その他のサポートやバグ報告については、[email protected]までご連絡ください。"
        "\n\n"
        "Two-Phase Fine-tuned BERT is an automatic evaluation system based on the bert-base-japanese model, designed to evaluate creativity and appropriateness in Japanese alternative uses task (AUT) (see the paper at https://link.springer.com/article/xx.xxxx/sxxxxx-xxx-xxxx-x)."
        "Enter the data consisting of prompts and responses, with one usage per line, separated by commas."
        "You can input the data directly into the text box as shown in the demos, or upload a comma-separated CSV file or an xlsx file as input."
        "The models available for evaluation also include One-phase Fine-tuned BERT except for Two-phase Fine-tuned BERT, both of which are applicable only to Japanese."
        "Two-phase BERT is optimized for creativity scoring for responses with low practicality and can evaluate both appropriateness and creativity."
        "On the other hand, One-phase BERT is designed solely for evaluating creativity in AUT responses."
        "We recommend using cls-pooling as the pooling method."
        " If an error occurs, try simplifying your data by reducing the number of rows."
        "If this doesn’t resolve the issue, the input format may be incorrect. Please try saving the data again as a comma-separated CSV file before uploading it."
        "This system uses the free servers provided by HuggingFace, which only support CPU processing, so it may run slowly."
        "You can copy this space to your account (recommended) and choose upgraded hardware to improve processing speed."
        "For further assistance or to report bugs, please contact [email protected]."
        "\n\n"
        "Reference: Wang, S., ..., (2025). Enhancing Creativity Evaluation in Divergent Thinking: A Two-phase Fine-tuned BERT Incorporating Appropriateness Supervision. https://doi.org/xx.xxxx/sxxxxx-xxx-xxxxx-x"
    )
    
    # 固定布局：分成三列
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            task_dropdown = gr.Dropdown(
                label="Task Name", 
                choices=["Creativity", "Appropriateness"], 
                value="Creativity"
            )
            model_dropdown = gr.Dropdown(
                label="Model Name", 
                choices=[
                    "One-phase Fine-tuned BERT",
                    "Two-phase Fine-tuned BERT"], 
                value="Two-phase Fine-tuned BERT"
            )
            pooling_dropdown = gr.Dropdown(
                label="Pooling", 
                choices=["mean", "cls"], 
                value="cls"
            )
            text_input = gr.Textbox(
                label="Text Input", 
                lines=10, 
                placeholder="Enter text data here..."
            )
            file_input = gr.File(
                label="Input File", 
                type="filepath", 
                file_types=[".csv", ".xlsx"]
            )
        with gr.Column():
            output_box = gr.Textbox(label="Output", lines=5, interactive=False)
            dataframe_output = gr.HTML(label="DataFrame Preview")
            file_output = gr.Textbox(label="Output File Status", interactive=False)
    
    # 添加按钮并链接处理函数
    submit_button = gr.Button("Submit")
    submit_button.click(
        process_data,
        inputs=[task_dropdown, model_dropdown, pooling_dropdown, text_input, file_input],
        outputs=[output_box, dataframe_output, file_output]
    )


# 启动界面
interface.launch()