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title: Chart QA Review System
emoji: 📊
colorFrom: blue
colorTo: purple
sdk: gradio
sdk_version: "5.9.1"
python_version: "3.10"
app_file: app.py
pinned: false
---
# 📊 图表问答数据集审核系统
一个基于 Gradio 的人工审核系统，用于审核图表问答数据集中的问题和答案是否合理正确。
## 功能特点
- 📊 **图表展示**：支持 HTML 格式的交互式图表展示
- 📁 **目录导航**：按 Source → Chart Type → Chart → Model 层级浏览
- ✅ **审核操作**：支持正确、错误、需修改、待定四种状态
- ✏️ **内容编辑**：可修改问题和答案，添加评论备注
- 📈 **统计面板**：实时显示审核进度和统计信息
- 📥 **数据导出**：一键导出审核记录为 JSON 格式
- ⌨️ **快捷键**：支持键盘导航和状态选择
## 目录结构
```
project/
├── app.py # 主应用
├── data_manager.py # 数据管理模块
├── requirements.txt # 依赖列表
│
├── dataset/ # 数据集目录（需要自行放置）
│ ├── web/ # 图表 HTML 文件
│ │ └── {source}/
│ │ └── {chart_type}/
│ │ └── *.html
│ ├── label/ # 图表标签信息
│ │ └── {source}/
│ │ └── {chart_type}/
│ │ └── *.json
│ └── question_answer/ # QA 数据
│ └── {source}/
│ └── {chart_type}/
│ └── {model}/
│ └── *.json
│
└── reviews/ # 审核记录（自动创建）
└── reviews.json
```
## 数据格式
### Label JSON 格式
```json
{
"Number": "0001",
"Type": "bar",
"Source": "Apache Echarts",
"Weblink": "https://example.com/chart",
"Topic": "Weather Statistics by City",
"Describe": "The chart compares...",
"Other": ""
}
```
### QA JSON 格式
```json
{
"id": "chart_0001_bar_q1",
"chart": "chart_0001_bar",
"question": "Weather Statistics图表中，三个城市在Showers天气下的总天数是多少？",
"answer": "203"
}
```
### 审核记录格式
```json
{
"review_id": "uuid",
"chart_id": "chart_0001_bar",
"qa_id": "chart_0001_bar_q1",
"source": "Apache Echarts",
"chart_type": "bar",
"model": "gpt-4",
"original_question": "...",
"original_answer": "...",
"status": "correct",
"modified_question": "",
"modified_answer": "",
"issue_type": "",
"comment": "",
"reviewer": "default",
"review_time": "2024-01-01T00:00:00"
}
```
## 快速开始
### 1. 安装依赖
```bash
pip install -r requirements.txt
```
### 2. 准备数据集
将你的数据集放置到 `dataset/` 目录下，按照上述目录结构组织。
### 3. 启动应用
```bash
python app.py
```
应用将在 `http://localhost:7860` 启动。
## 快捷键
| 按键 | 功能 |
|------|------|
| ← | 上一个图表 |
| → | 下一个图表 |
| 1 | 标记为正确 |
| 2 | 标记为错误 |
| 3 | 标记为需修改 |
| 4 | 标记为待定 |
## 部署到 Hugging Face Spaces
### 方法 1：通过网页界面上传
1. 在 Hugging Face 创建一个新的 Space
2. 上传所有文件：`app.py`、`data_manager.py`、`requirements.txt`、`README.md`
3. 在 Files 标签页创建 `dataset/` 目录结构
4. 上传你的数据集文件
### 方法 2：通过 Git 推送
```bash
# 克隆 Space
git clone https://huggingface.co/spaces/YOUR_USERNAME/YOUR_SPACE_NAME
cd YOUR_SPACE_NAME
# 复制项目文件
cp /path/to/app.py .
cp /path/to/data_manager.py .
cp /path/to/requirements.txt .
cp /path/to/README.md .
# 创建数据集目录并上传数据
mkdir -p dataset/web dataset/label dataset/question_answer
# 提交并推送
git add .
git commit -m "Initial commit"
git push
```
## 注意事项
- 免费版 Spaces 有存储限制
- Spaces 重启后审核记录会丢失，请定期导出
- 大数据集建议使用 Hugging Face Datasets 存储
## 许可证
MIT License |