Test application

app.py

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 import gradio as gr
+import pandas as pd
 
-def greet(name):
-    return "Hello " + name + "!!"
+# 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()
 
-demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
-demo.launch()