Create 2nd version of translate_eqbench.py

eqbench-ja/translate_eqbench_v2.py

@@ -0,0 +1,693 @@
+"""
+translate_eqbench_v2.py — EQ-Bench3 日本語化スクリプト (Version 2)
+
+フロー:
+    1. EQ-Bench3 の全データファイル (12ファイル) を読み込む
+    2. vLLM（Qwen3.5-9B）経由で各ファイルを日本語に翻訳
+    3. 翻訳結果を保存（チェックポイント対応・再開可能）
+    4. 完成した日本語版ファイルを output/ に書き出し
+    5. HF Hub にアップロード
+
+実行例:
+    python translate_eqbench_v2.py
+    python translate_eqbench_v2.py --dry-run       # 最初の2シナリオのみ
+    python translate_eqbench_v2.py --target-file scenario_notes.txt  # 特定ファイルのみ
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import asyncio
+import json
+import os
+import sys
+import time
+import traceback
+from datetime import datetime, timezone
+from pathlib import Path
+
+import httpx
+from tqdm import tqdm
+
+# ── 設定 ──────────────────────────────────────────────────────
+VLLM_BASE_URL: str = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
+TRANSLATE_MODEL: str = os.environ.get("TRANSLATE_MODEL", "Qwen/Qwen3.5-9B")
+HF_TOKEN: str = os.environ.get("HF_TOKEN", "")
+HF_USERNAME: str = os.environ.get("HF_USERNAME", "YUGOROU")
+HF_REPO: str = os.environ.get("HF_REPO", f"{HF_USERNAME}/teememo-eq-bench-ja")
+
+EQBENCH_DIR: Path = Path(os.environ.get("EQBENCH_DIR", "/workspace/eqbench-ja/eqbench3"))
+OUTPUT_DIR: Path = Path(os.environ.get("OUTPUT_DIR", "/workspace/eqbench-ja/output"))
+CHECKPOINT_FILE: Path = Path(os.environ.get("CHECKPOINT_FILE", "/workspace/eqbench-ja/output/.checkpoint_translate_v2.json"))
+
+MAX_CONCURRENT: int = int(os.environ.get("MAX_CONCURRENT", "4"))
+MAX_RETRIES: int = int(os.environ.get("MAX_RETRIES", "3"))
+REQUEST_TIMEOUT: float = float(os.environ.get("REQUEST_TIMEOUT", "180.0"))
+
+# ── 翻訳対象ファイル定義 ──────────────────────────────────────
+# ファイルタイプ:
+#   "scenario_split"  : シナリオIDで分割 (######## 1 | ...)
+#   "note_split"      : ノート形式で分割 (# 1\n<note>)
+#   "single"          : 単一ファイル（全体を翻訳）
+#   "analysis_split"  : 分析用シナリオ分割形式
+
+TARGET_FILES: dict[str, dict] = {
+    # シナリオプロンプト（シナリオID分割）
+    "scenario_prompts.txt": {
+        "type": "scenario_split",
+        "description": "メインシナリオプロンプト",
+    },
+    # シナリオノート（ノート形式分割）
+    "scenario_notes.txt": {
+        "type": "note_split",
+        "description": "シナリオ採点ノート",
+    },
+    # メッセージ作成用マスタープロンプト
+    "scenario_master_prompt_message_drafting.txt": {
+        "type": "single",
+        "description": "メッセージ作成用マスタープロンプト",
+    },
+    # 分析用マスタープロンプト
+    "scenario_master_prompt_analysis.txt": {
+        "type": "single",
+        "description": "分析用マスタープロンプト",
+    },
+    # 汎用マスタープロンプト
+    "scenario_master_prompt.txt": {
+        "type": "single",
+        "description": "汎用マスタープロンプト",
+    },
+    # ルーブリック採点プロンプト（分析用）
+    "rubric_scoring_prompt_analysis.txt": {
+        "type": "single",
+        "description": "分析用ルーブリック採点プロンプト",
+    },
+    # ルーブリック採点プロンプト
+    "rubric_scoring_prompt.txt": {
+        "type": "single",
+        "description": "ルーブリック採点プロンプト",
+    },
+    # ルーブリック採点基準（分析用）
+    "rubric_scoring_criteria_analysis.txt": {
+        "type": "single",
+        "description": "分析用ルーブリック採点基準",
+    },
+    # ルーブリック採点基準
+    "rubric_scoring_criteria.txt": {
+        "type": "single",
+        "description": "ルーブリック採点基準",
+    },
+    # ペアワイズ比較プロンプト（分析用）
+    "pairwise_prompt_eqbench3_analysis.txt": {
+        "type": "single",
+        "description": "分析用ペアワイズ比較プロンプト",
+    },
+    # ペアワイズ比較プロンプト
+    "pairwise_prompt_eqbench3.txt": {
+        "type": "single",
+        "description": "ペアワイズ比較プロンプト",
+    },
+    # デブリーフプロンプト
+    "debrief_prompt.txt": {
+        "type": "single",
+        "description": "デブリーフプロンプト",
+    },
+}
+
+# ── 翻訳システムプロンプト ────────────────────────────────────
+TRANSLATE_SYSTEM = """You are a professional translator specializing in Japanese localization of psychological and emotional intelligence assessment materials.
+
+Your task is to translate English text into natural, fluent Japanese while:
+1. Preserving the original meaning, nuance, and emotional tone precisely
+2. Maintaining all formatting markers (######## , ####### , {{placeholder}}, etc.) exactly as-is
+3. Keeping scenario numbers, category names, and structural markers unchanged
+4. Using natural conversational Japanese appropriate for the social context described
+5. Preserving any special instructions in brackets [like this] translated into Japanese
+6. For role-play scenarios involving interpersonal conflict, use natural Japanese speech patterns including appropriate keigo or casual speech as the context demands
+7. Translating all proper nouns contextually (names can be kept or given Japanese equivalents)
+8. Keeping JSON keys, variable names, and code-like placeholders unchanged
+
+Output ONLY the translated text with no explanations or commentary."""
+
+
+# ── vLLM クライアント ─────────────────────────────────────────
+
+class VLLMClient:
+    def __init__(self) -> None:
+        self._client = httpx.AsyncClient(
+            timeout=httpx.Timeout(REQUEST_TIMEOUT),
+        )
+        self._semaphore = asyncio.Semaphore(MAX_CONCURRENT)
+
+    async def close(self) -> None:
+        await self._client.aclose()
+
+    async def __aenter__(self) -> "VLLMClient":
+        return self
+
+    async def __aexit__(self, *_) -> None:
+        await self.close()
+
+    async def wait_for_server(self, max_wait: int = 300, interval: int = 5) -> None:
+        print(f"[client] vLLM サーバーの起動を待機中 (最大 {max_wait}s)...")
+        start = time.time()
+        while time.time() - start < max_wait:
+            try:
+                response = await self._client.get(f"{VLLM_BASE_URL}/models")
+                if response.status_code == 200:
+                    print("[client] vLLM サーバーが起動しました。")
+                    return
+            except Exception:
+                pass
+            await asyncio.sleep(interval)
+        raise TimeoutError(f"[client] vLLM サーバーが {max_wait}s 以内に起動しませんでした。")
+
+    async def translate(self, text: str) -> str:
+        """テキストを日本語に翻訳する。"""
+        payload = {
+            "model": TRANSLATE_MODEL,
+            "messages": [
+                {"role": "system", "content": TRANSLATE_SYSTEM},
+                {"role": "user", "content": f"Translate the following to Japanese:\n\n{text}"},
+            ],
+            "temperature": 0.1,   # 翻訳は低温で安定させる
+            "top_p": 0.9,
+            "max_tokens": 8192,   # 長いファイル対応
+            "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False},
+        }
+
+        last_exc = None
+        for attempt in range(MAX_RETRIES):
+            try:
+                async with self._semaphore:
+                    response = await self._client.post(
+                        f"{VLLM_BASE_URL}/chat/completions",
+                        json=payload,
+                        headers={"Content-Type": "application/json"},
+                    )
+                response.raise_for_status()
+                result = response.json()
+                return result["choices"][0]["message"].get("content") or ""
+            except Exception as exc:
+                last_exc = exc
+                wait = 2 ** attempt
+                print(f"[client] リトライ {attempt+1}/{MAX_RETRIES} ({type(exc).__name__}) — {wait}s 待機")
+                await asyncio.sleep(wait)
+        raise RuntimeError(f"[client] 翻訳失敗: {last_exc}")
+
+
+# ── パーサー関数群 ─────────────────────────────────────────────
+
+def parse_scenario_prompts(filepath: Path) -> list[dict]:
+    """
+    scenario_prompts.txt を解析してシナリオリストを返す。
+
+    Returns:
+        [{"id": 1, "header": "...", "prompts": {"Prompt1": "...", "Prompt2": "..."}}, ...]
+    """
+    scenarios = []
+    current: dict | None = None
+    current_prompt_key: str | None = None
+    current_prompt_lines: list[str] = []
+
+    def _flush_prompt():
+        if current and current_prompt_key and current_prompt_lines:
+            current["prompts"][current_prompt_key] = "\n".join(current_prompt_lines).strip()
+            current_prompt_lines.clear()
+
+    with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
+        for line in f:
+            line = line.rstrip("\n")
+
+            # シナリオヘッダー: ######## 1 | Work Dilemma | ...
+            if line.startswith("######## "):
+                _flush_prompt()
+                if current:
+                    scenarios.append(current)
+                parts = line.split("|")
+                scenario_id = parts[0].replace("#", "").strip()
+                current = {
+                    "id": int(scenario_id) if scenario_id.isdigit() else scenario_id,
+                    "header": line,
+                    "prompts": {},
+                }
+                current_prompt_key = None
+                current_prompt_lines = []
+
+            # プロンプトキー: ####### Prompt1
+            elif line.startswith("####### "):
+                _flush_prompt()
+                current_prompt_key = line.replace("#", "").strip()
+                current_prompt_lines = []
+
+            # プロンプト本文
+            else:
+                if current_prompt_key is not None:
+                    current_prompt_lines.append(line)
+
+    _flush_prompt()
+    if current:
+        scenarios.append(current)
+
+    return scenarios
+
+
+def parse_scenario_notes(filepath: Path) -> dict[str, str]:
+    """
+    scenario_notes.txt を解析する。
+    # 1\n<note>\n# 2\n<note> の形式。
+
+    Returns:
+        {"1": "<note>", "2": "<note>", ...}
+    """
+    notes = {}
+    current_key: str | None = None
+    current_lines: list[str] = []
+
+    def _flush():
+        if current_key and current_lines:
+            notes[current_key] = "\n".join(current_lines).strip()
+            current_lines.clear()
+
+    with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
+        for line in f:
+            line = line.rstrip("\n")
+            if line.startswith("# ") and line[2:].strip().isdigit():
+                _flush()
+                current_key = line[2:].strip()
+                current_lines = []
+            else:
+                if current_key is not None:
+                    current_lines.append(line)
+
+    _flush()
+    return notes
+
+
+def parse_single_file(filepath: Path) -> str:
+    """単一ファイル全体を読み込む。"""
+    return filepath.read_text(encoding="utf-8")
+
+
+# ── ビルダー関数群 ─────────────────────────────────────────────
+
+def build_output_prompts(
+    scenarios: list[dict],
+    translated: dict[str, dict],
+) -> str:
+    """翻訳済みシナリオを scenario_prompts.txt 形式に再構築する。"""
+    lines = []
+    for scenario in scenarios:
+        sid = str(scenario["id"])
+        if sid in translated:
+            trans = translated[sid]
+            lines.append(trans.get("header", scenario["header"]))
+            for prompt_key, prompt_text in scenario["prompts"].items():
+                lines.append(f"####### {prompt_key}")
+                translated_text = trans.get("prompts", {}).get(prompt_key, prompt_text)
+                lines.append(translated_text)
+                lines.append("")
+        else:
+            # 未翻訳はオリジナルをそのまま
+            lines.append(scenario["header"])
+            for prompt_key, prompt_text in scenario["prompts"].items():
+                lines.append(f"####### {prompt_key}")
+                lines.append(prompt_text)
+                lines.append("")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+def build_output_notes(
+    original_notes: dict[str, str],
+    translated_notes: dict[str, str],
+) -> str:
+    """翻訳済みノートを scenario_notes.txt 形式に再構築する。"""
+    lines = []
+    for key, note in original_notes.items():
+        lines.append(f"# {key}")
+        lines.append(translated_notes.get(key, note))
+        lines.append("")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+# ── チェックポイント ──────────────────────────────────────────
+
+def load_checkpoint() -> dict:
+    """
+    チェックポイント構造:
+    {
+        "files": {
+            "scenario_prompts.txt": {
+                "translated_scenarios": {...},
+                "status": "completed" | "in_progress"
+            },
+            "scenario_notes.txt": {
+                "translated_notes": {...},
+                "status": "completed" | "in_progress"
+            },
+            "single_file_name.txt": {
+                "translated": "...",
+                "status": "completed" | "in_progress"
+            },
+            ...
+        }
+    }
+    """
+    if CHECKPOINT_FILE.exists():
+        try:
+            return json.loads(CHECKPOINT_FILE.read_text(encoding="utf-8"))
+        except Exception:
+            pass
+    return {"files": {}}
+
+
+def save_checkpoint(state: dict) -> None:
+    CHECKPOINT_FILE.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    CHECKPOINT_FILE.write_text(json.dumps(state, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
+
+
+# ── 翻訳処理関数群 ────────────────────────────────────────────
+
+async def translate_scenario_file(
+    client: VLLMClient,
+    filepath: Path,
+    file_key: str,
+    state: dict,
+    dry_run: bool,
+    lock: asyncio.Lock,
+) -> dict:
+    """シナリオ分割ファイルを翻訳する。"""
+    scenarios = parse_scenario_prompts(filepath)
+    
+    if file_key not in state["files"]:
+        state["files"][file_key] = {"translated_scenarios": {}, "status": "in_progress"}
+    
+    file_state = state["files"][file_key]
+    translated = file_state.get("translated_scenarios", {})
+    
+    target_scenarios = scenarios[:2] if dry_run else scenarios
+    pending = [s for s in target_scenarios if str(s["id"]) not in translated]
+
+    print(f"[translate] {file_key}: シナリオ翻訳開始: {len(target_scenarios)}件 (未翻訳: {len(pending)}件)")
+
+    async def _translate_one(scenario: dict) -> None:
+        sid = str(scenario["id"])
+        trans_scenario: dict = {"header": scenario["header"], "prompts": {}}
+
+        for prompt_key, prompt_text in scenario["prompts"].items():
+            if not prompt_text.strip():
+                trans_scenario["prompts"][prompt_key] = prompt_text
+                continue
+            try:
+                translated_text = await client.translate(prompt_text)
+                trans_scenario["prompts"][prompt_key] = translated_text
+            except Exception as e:
+                print(f"\n[translate] WARNING: {file_key} シナリオ{sid}/{prompt_key} 翻訳失敗: {e}")
+                trans_scenario["prompts"][prompt_key] = prompt_text
+
+        async with lock:
+            translated[sid] = trans_scenario
+            file_state["translated_scenarios"] = translated
+            save_checkpoint(state)
+        print(f"[translate] {file_key} シナリオ {sid} 完了")
+
+    await asyncio.gather(*[_translate_one(s) for s in pending])
+
+    if not dry_run and len(translated) >= len(scenarios):
+        file_state["status"] = "completed"
+        save_checkpoint(state)
+
+    print(f"[translate] {file_key}: シナリオ翻訳完了: {len(translated)}件")
+    return {"scenarios": scenarios, "translated": translated}
+
+
+async def translate_note_file(
+    client: VLLMClient,
+    filepath: Path,
+    file_key: str,
+    state: dict,
+    dry_run: bool,
+    lock: asyncio.Lock,
+) -> dict:
+    """ノート分割ファイルを翻訳する。"""
+    notes = parse_scenario_notes(filepath)
+    
+    if file_key not in state["files"]:
+        state["files"][file_key] = {"translated_notes": {}, "status": "in_progress"}
+    
+    file_state = state["files"][file_key]
+    translated_notes = file_state.get("translated_notes", {})
+    
+    target_notes = dict(list(notes.items())[:2]) if dry_run else notes
+    pending = {k: v for k, v in target_notes.items() if k not in translated_notes}
+
+    print(f"[translate] {file_key}: ノート翻訳開始: {len(target_notes)}件 (未翻訳: {len(pending)}件)")
+
+    async def _translate_one(key: str, note: str) -> None:
+        try:
+            translated_text = await client.translate(note)
+        except Exception as e:
+            print(f"\n[translate] WARNING: {file_key} ノート#{key} 翻訳失敗: {e}")
+            translated_text = note
+        async with lock:
+            translated_notes[key] = translated_text
+            file_state["translated_notes"] = translated_notes
+            save_checkpoint(state)
+        print(f"[translate] {file_key} ノート #{key} 完了")
+
+    await asyncio.gather(*[_translate_one(k, v) for k, v in pending.items()])
+
+    if not dry_run and len(translated_notes) >= len(notes):
+        file_state["status"] = "completed"
+        save_checkpoint(state)
+
+    print(f"[translate] {file_key}: ノート翻訳完了: {len(translated_notes)}件")
+    return {"notes": notes, "translated": translated_notes}
+
+
+async def translate_single_file(
+    client: VLLMClient,
+    filepath: Path,
+    file_key: str,
+    state: dict,
+    dry_run: bool,
+    lock: asyncio.Lock,
+) -> dict:
+    """単一ファイル全体を翻訳する。"""
+    content = parse_single_file(filepath)
+    
+    if file_key not in state["files"]:
+        state["files"][file_key] = {"translated": None, "status": "in_progress"}
+    
+    file_state = state["files"][file_key]
+    
+    # 既に翻訳済みならスキップ
+    if file_state.get("translated"):
+        print(f"[translate] {file_key}: 既に翻訳済み、スキップ")
+        return {"original": content, "translated": file_state["translated"]}
+    
+    print(f"[translate] {file_key}: 翻訳開始 ({len(content)} chars)")
+
+    try:
+        translated_text = await client.translate(content)
+    except Exception as e:
+        print(f"\n[translate] ERROR: {file_key} 翻訳失敗: {e}")
+        translated_text = content  # 失敗時はオリジナルをそのまま
+
+    async with lock:
+        file_state["translated"] = translated_text
+        if not dry_run:
+            file_state["status"] = "completed"
+        save_checkpoint(state)
+
+    print(f"[translate] {file_key}: 翻訳完了")
+    return {"original": content, "translated": translated_text}
+
+
+# ── HF アップロード ───────────────────────────────────────────
+
+async def upload_to_hf(output_dir: Path) -> None:
+    if not HF_TOKEN:
+        print("[hub] HF_TOKEN 未設定のためアップロードをスキップ")
+        return
+    try:
+        from huggingface_hub import HfApi
+        api = HfApi(token=HF_TOKEN)
+        api.create_repo(repo_id=HF_REPO, repo_type="dataset", private=True, exist_ok=True)
+        for f in output_dir.glob("*.txt"):
+            api.upload_file(
+                path_or_fileobj=str(f),
+                path_in_repo=f"data/{f.name}",
+                repo_id=HF_REPO,
+                repo_type="dataset",
+                commit_message=f"update: {f.name}",
+            )
+            print(f"[hub] アップロード完了: {f.name}")
+        print(f"[hub] ✅ https://huggingface.co/datasets/{HF_REPO}")
+    except Exception as e:
+        print(f"[hub] アップロードエラー: {e}")
+        print(traceback.format_exc())
+
+
+# ── メイン処理 ────────────────────────────────────────────────
+
+async def process_file(
+    client: VLLMClient,
+    filename: str,
+    file_info: dict,
+    data_dir: Path,
+    state: dict,
+    dry_run: bool,
+    lock: asyncio.Lock,
+) -> tuple[str, dict] | None:
+    """単一ファイルの処理を行う。"""
+    filepath = data_dir / filename
+    
+    if not filepath.exists():
+        print(f"[skip] {filename} が見つかりません: {filepath}")
+        return None
+    
+    file_type = file_info["type"]
+    description = file_info["description"]
+    
+    print(f"\n{'='*60}")
+    print(f"[file] {filename} ({description})")
+    print(f"[file] タイプ: {file_type}")
+    print(f"{'='*60}")
+    
+    if file_type == "scenario_split":
+        result = await translate_scenario_file(client, filepath, filename, state, dry_run, lock)
+        return (filename, {"type": "scenario_split", **result})
+    
+    elif file_type == "note_split":
+        result = await translate_note_file(client, filepath, filename, state, dry_run, lock)
+        return (filename, {"type": "note_split", **result})
+    
+    elif file_type == "single":
+        result = await translate_single_file(client, filepath, filename, state, dry_run, lock)
+        return (filename, {"type": "single", **result})
+    
+    else:
+        print(f"[warning] 不明なファイルタイプ: {file_type}")
+        return None
+
+
+async def main(dry_run: bool, target_file: str | None) -> None:
+    start_time = datetime.now(timezone.utc)
+    print(f"{'='*60}")
+    print(f"EQ-Bench3 日本語化スクリプト v2")
+    print(f"開始: [{start_time.isoformat()}]")
+    print(f"{'='*60}")
+    print(f"  EQ-Bench3 ディレクトリ: {EQBENCH_DIR}")
+    print(f"  出力ディレクトリ       : {OUTPUT_DIR}")
+    print(f"  翻訳モデル             : {TRANSLATE_MODEL}")
+    print(f"  dry-run                : {dry_run}")
+    print(f"  対象ファイル数         : {len(TARGET_FILES)}")
+    print()
+
+    OUTPUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    data_dir = EQBENCH_DIR / "data"
+
+    # ── チェックポイント読み込み ──────────────────────────────
+    state = load_checkpoint()
+    completed_files = sum(1 for f in state.get("files", {}).values() if f.get("status") == "completed")
+    if completed_files > 0:
+        print(f"[checkpoint] 再開: {completed_files}/{len(TARGET_FILES)}ファイル処理済み")
+
+    # ── vLLM 接続 ─────────────────────────────────────────────
+    async with VLLMClient() as client:
+        await client.wait_for_server()
+
+        lock = asyncio.Lock()
+        results: dict[str, dict] = {}
+
+        # ── 各ファイルの翻訳実行 ──────────────────────────────
+        target_files_to_process = (
+            {target_file: TARGET_FILES[target_file]}
+            if target_file and target_file in TARGET_FILES
+            else TARGET_FILES
+        )
+
+        for filename, file_info in target_files_to_process.items():
+            result = await process_file(
+                client, filename, file_info, data_dir, state, dry_run, lock
+            )
+            if result:
+                results[result[0]] = result[1]
+
+    # ── 出力ファイル生成 ─────────────────────────────────────
+    print("\n" + "=" * 60)
+    print("[output] 出力ファイル生成中...")
+    print("=" * 60)
+
+    for filename, result in results.items():
+        output_path = OUTPUT_DIR / filename.replace(".txt", "_ja.txt")
+        
+        if result["type"] == "scenario_split":
+            output_content = build_output_prompts(result["scenarios"], result["translated"])
+        elif result["type"] == "note_split":
+            output_content = build_output_notes(result["notes"], result["translated"])
+        elif result["type"] == "single":
+            output_content = result["translated"]
+        else:
+            continue
+        
+        output_path.write_text(output_content, encoding="utf-8")
+        print(f"[output]   ✅ {output_path.name}")
+        
+        # オリジナルもコピー
+        original_path = data_dir / filename
+        if original_path.exists():
+            import shutil
+            shutil.copy(original_path, OUTPUT_DIR / filename.replace(".txt", "_en.txt"))
+
+    # ── HF アップロード ───────────────────────────────────────
+    if not dry_run:
+        await upload_to_hf(OUTPUT_DIR)
+
+    # チェックポイント削除（全完了時のみ）
+    if not dry_run and all(
+        state.get("files", {}).get(f, {}).get("status") == "completed"
+        for f in TARGET_FILES
+    ):
+        if CHECKPOINT_FILE.exists():
+            CHECKPOINT_FILE.unlink()
+            print("[checkpoint] チェックポイント削除（全ファイル完了）")
+
+    elapsed = (datetime.now(timezone.utc) - start_time).total_seconds()
+    print()
+    print("=" * 60)
+    print(f"翻訳完了 (所要時間: {elapsed/60:.1f}分)")
+    print(f"出力先: {OUTPUT_DIR}/")
+    print("=" * 60)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="EQ-Bench3 日本語化スクリプト v2")
+    parser.add_argument("--dry-run", action="store_true", help="最初の2シナリオのみ処理して動作確認")
+    parser.add_argument(
+        "--target-file",
+        choices=list(TARGET_FILES.keys()),
+        default=None,
+        help="翻訳対象ファイルを指定（デフォルト: 全ファイル）",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--list-files",
+        action="store_true",
+        help="対象ファイル一覧を表示して終了",
+    )
+    args = parser.parse_args()
+
+    if args.list_files:
+        print("翻訳対象ファイル一覧:")
+        print("-" * 60)
+        for filename, info in TARGET_FILES.items():
+            print(f"  {filename}")
+            print(f"    タイプ: {info['type']}")
+            print(f"    説明  : {info['description']}")
+        sys.exit(0)
+
+    if not os.environ.get("HF_TOKEN"):
+        print("[WARNING] HF_TOKEN が未設定です。HF アップロードはスキップされます。")
+
+    asyncio.run(main(dry_run=args.dry_run, target_file=args.target_file))