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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
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# 📊 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