File size: 14,238 Bytes
041a905 7f63d50 041a905 7f63d50 041a905 6e5c5f6 041a905 7f63d50 041a905 7f63d50 041a905 7f63d50 041a905 7f63d50 041a905 7f63d50 041a905 7f63d50 041a905 7f63d50 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 |
# ============================================================
# RQA UX Inference — IMPROVED INTERACTIVE VERSION
# Google Colab + CLI friendly
# ============================================================
import os
import sys
import json
import csv
import torch
from typing import List
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
# ============================================================
# Константы
# ============================================================
ERROR_TYPES = [
"false_causality",
"unsupported_claim",
"overgeneralization",
"missing_premise",
"contradiction",
"circular_reasoning",
]
ERROR_NAMES_RU = {
"false_causality": "Ложная причинно-следственная связь",
"unsupported_claim": "Неподкреплённое утверждение",
"overgeneralization": "Чрезмерное обобщение",
"missing_premise": "Отсутствующая предпосылка",
"contradiction": "Противоречие",
"circular_reasoning": "Круговое рассуждение",
}
ERROR_THRESHOLDS = {
"false_causality": 0.55,
"unsupported_claim": 0.55,
"overgeneralization": 0.60,
"missing_premise": 0.80, # диагностический
"contradiction": 0.60,
"circular_reasoning": 0.60,
}
# ============================================================
# RQA Judge
# ============================================================
class RQAJudge:
def __init__(self, model_name="skatzR/RQA-R1", device=None):
self.device = device or ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
model_name,
trust_remote_code=True
)
self.model = AutoModel.from_pretrained(
model_name,
trust_remote_code=True
).to(self.device)
self.model.eval()
cfg = self.model.config
self.temp_issue = float(cfg.temperature_has_issue)
self.temp_errors = list(cfg.temperature_errors)
# ----------------------
# Core inference
# ----------------------
@torch.no_grad()
def infer(
self,
text: str,
issue_threshold: float = 0.6,
disagreement_threshold: float = 0.4,
):
inputs = self.tokenizer(
text,
truncation=True,
max_length=512,
padding="max_length",
return_tensors="pt"
).to(self.device)
outputs = self.model(**inputs)
# ----- has_issue -----
issue_logit = outputs["has_issue_logits"] / self.temp_issue
issue_prob = torch.sigmoid(issue_logit).item()
has_issue = issue_prob >= issue_threshold
# ----- errors -----
raw_error_logits = outputs["errors_logits"][0]
error_probs = {}
for i, logit in enumerate(raw_error_logits):
calibrated = logit / self.temp_errors[i]
prob = torch.sigmoid(calibrated).item()
error_probs[ERROR_TYPES[i]] = prob
# ----- disagreement -----
p_any_error = 1.0
for p in error_probs.values():
p_any_error *= (1.0 - p)
p_any_error = 1.0 - p_any_error
disagreement = abs(issue_prob - p_any_error)
# ----- decision logic -----
explicit_errors = []
hidden_problem = False
for err, prob in error_probs.items():
if prob >= ERROR_THRESHOLDS[err]:
if err == "missing_premise":
hidden_problem = True
else:
explicit_errors.append((err, prob))
explicit_errors.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
# бинарная голова доминирует
if not has_issue:
explicit_errors = []
borderline = (
not has_issue and hidden_problem and disagreement >= disagreement_threshold
)
return {
"text": text,
"has_issue": has_issue,
"issue_probability": issue_prob,
"errors": explicit_errors,
"hidden_problem": hidden_problem,
"borderline": borderline,
"disagreement": disagreement,
}
# ============================================================
# UX output
# ============================================================
def pretty_print(self, r):
print("\n" + "=" * 72)
print("📄 Текст:")
print(r["text"])
print(f"\n🔎 Обнаружена проблема: {'ДА' if r['has_issue'] else 'НЕТ'} "
f"({r['issue_probability']*100:.2f}%)")
if r["borderline"]:
print("⚠️ Пограничный случай: аргументативный текст")
if r["hidden_problem"]:
print("🟡 Скрытая проблема: возможны неявные предпосылки")
if r["errors"]:
print("\n❌ Явные логические ошибки:")
for name, prob in r["errors"]:
print(f" • {ERROR_NAMES_RU[name]} — {prob*100:.2f}%")
else:
print("\n✅ Явных логических ошибок не обнаружено")
print(f"\n📊 Disagreement: {r['disagreement']:.3f}")
print("=" * 72)
# ============================================================
# Loaders
# ============================================================
def load_texts_from_file(path: str) -> List[str]:
ext = os.path.splitext(path)[1].lower()
if ext == ".txt":
with open(path, encoding="utf-8") as f:
return [l.strip() for l in f if l.strip()]
if ext == ".csv":
with open(path, encoding="utf-8") as f:
reader = csv.DictReader(f)
return [row["text"] for row in reader]
if ext == ".json":
with open(path, encoding="utf-8") as f:
data = json.load(f)
if isinstance(data, list):
return data
raise ValueError("Неподдерживаемый формат файла")
# ============================================================
# Interactive CLI Interface
# ============================================================
class InteractiveCLI:
def __init__(self):
self.judge = RQAJudge()
self.mode_stack = []
def clear_screen(self):
"""Очистка экрана для Google Colab"""
print("\n" * 2)
def show_mode_menu(self):
"""Показать меню выбора режима"""
self.clear_screen()
print("=" * 60)
print("🤖 RQA — АНАЛИЗ ЛОГИЧЕСКИХ ОШИБОК")
print("=" * 60)
print("\nВыберите режим работы:")
print("1. 📝 Одиночный ввод (одна фраза для анализа)")
print("2. 📄 Множественный ввод (несколько фраз, каждая с новой строки)")
print("3. 📂 Загрузка из файла (.txt, .csv, .json)")
print("\nНажмите Enter без ввода для выхода.")
print("-" * 60)
def process_single_mode(self):
"""Обработка одиночного режима"""
self.clear_screen()
print("[📝 РЕЖИМ: ОДИНОЧНЫЙ ВВОД]")
print("Введите текст для анализа:")
print("(Нажмите Enter без ввода для возврата в меню)")
print("-" * 40)
text = input("> ").strip()
if not text:
return True # Возврат в меню
result = self.judge.infer(text)
self.judge.pretty_print(result)
print("\n" + "-" * 40)
input("Нажмите Enter для продолжения...")
return False # Остаемся в том же режиме
def process_multiline_mode(self):
"""Обработка режима множественного ввода"""
self.clear_screen()
print("[📄 РЕЖИМ: МНОЖЕСТВЕННЫЙ ВВОД]")
print("Введите тексты для анализа (каждый с новой строки).")
print("Оставьте строку пустой для завершения ввода.")
print("(Нажмите Enter без ввода для возврата в меню)")
print("-" * 40)
texts = []
print("Ввод текстов:")
while True:
line = input("> ").strip()
if not line:
if not texts: # Пустой ввод сразу - возврат в меню
return True
break # Завершение ввода
texts.append(line)
if texts:
self.clear_screen()
print(f"[📄 РЕЖИМ: МНОЖЕСТВЕННЫЙ ВВОД] — найдено {len(texts)} текстов")
print("-" * 40)
for i, text in enumerate(texts, 1):
print(f"\n🔍 Текст #{i}:")
result = self.judge.infer(text)
self.judge.pretty_print(result)
print("\n" + "=" * 60)
input("Нажмите Enter для продолжения...")
return False # Остаемся в том же режиме
def process_file_mode(self):
"""Обработка режима загрузки из файла"""
self.clear_screen()
print("[📂 РЕЖИМ: ЗАГРУЗКА ИЗ ФАЙЛА]")
print("Поддерживаемые форматы: .txt, .csv, .json")
print("Укажите путь к файлу:")
print("(Нажмите Enter без ввода для возврата в меню)")
print("-" * 40)
file_path = input("Путь к файлу> ").strip()
if not file_path:
return True # Возврат в меню
try:
# Проверка существования файла
if not os.path.exists(file_path):
print(f"\n❌ Ошибка: Файл '{file_path}' не найден!")
input("\nНажмите Enter для продолжения...")
return False # Остаемся в том же режиме
# Загрузка текстов
texts = load_texts_from_file(file_path)
if not texts:
print(f"\n⚠️ Файл '{file_path}' пуст или не содержит текстов!")
input("\nНажмите Enter для продолжения...")
return False # Остаемся в том же режиме
# Обработка текстов
self.clear_screen()
print(f"[📂 РЕЖИМ: ЗАГРУЗКА ИЗ ФАЙЛА] — загружено {len(texts)} текстов")
print(f"Файл: {file_path}")
print("-" * 40)
for i, text in enumerate(texts, 1):
print(f"\n🔍 Текст #{i}:")
result = self.judge.infer(text)
self.judge.pretty_print(result)
print("\n" + "=" * 60)
input("Нажмите Enter для продолжения...")
except Exception as e:
print(f"\n❌ Ошибка при обработке файла: {str(e)}")
input("\nНажмите Enter для продолжения...")
return False # Остаемся в том же режиме
def run_interactive(self):
"""Основной цикл интерактивного интерфейса"""
current_mode = None
while True:
# Если нет текущего режима, показываем главное меню
if not current_mode:
self.show_mode_menu()
choice = input("Ваш выбор (1-3)> ").strip()
if not choice: # Пустой ввод - выход
print("\n👋 Выход из программы...")
break
if choice == "1":
current_mode = "single"
elif choice == "2":
current_mode = "multiline"
elif choice == "3":
current_mode = "file"
else:
print("\n❌ Неверный выбор! Попробуйте снова.")
input("Нажмите Enter для продолжения...")
continue
# Обработка текущего режима
should_return_to_menu = False
if current_mode == "single":
should_return_to_menu = self.process_single_mode()
elif current_mode == "multiline":
should_return_to_menu = self.process_multiline_mode()
elif current_mode == "file":
should_return_to_menu = self.process_file_mode()
# Возврат в меню при необходимости
if should_return_to_menu:
current_mode = None
# ============================================================
# Точка входа
# ============================================================
def main():
"""Основная функция - запускает интерактивный интерфейс"""
cli = InteractiveCLI()
cli.run_interactive()
# ============================================================
# Запуск
# ============================================================
if __name__ == "__main__":
main() |