Upload annotate.py

annotate.py

@@ -0,0 +1,162 @@
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+
+st.set_page_config(layout="wide")
+
+# Load the dataset
+def load_data():
+    uploaded_file = st.sidebar.file_uploader("Upload CSV file", type=["csv"])
+    if uploaded_file is not None:
+        df = pd.read_csv(uploaded_file)
+        if 'Label_n' not in df.columns:
+            df['Label_n'] = None  # Add a Label_n column if it doesn't exist
+        if 'Annotator' not in df.columns:
+            df['Annotator'] = None  # Add an Annotator column if it doesn't exist
+        return df, uploaded_file.name
+
+# Save the annotations from session_state to DataFrame
+def save_annotations_to_df(df):
+    for idx, label in enumerate(st.session_state.selected_labels):
+        df.at[idx, 'Label_n'] = label
+    return df
+
+# Create the annotation app
+def annotation_app():
+    tab0, tab1, tab2 = st.tabs(["Mission", "Annotate", "Save"])
+    
+    with tab0:
+        st.title("Nhiệm vụ")
+        st.write("""
+            Nhiệm vụ của bạn là gán nhãn cho các câu tuyên bố dựa trên ngữ cảnh được cung cấp trước đó. Có ba nhãn mà bạn cần phải chọn:
+            <span style='color:#7FFF00'>SUPPORTED</span> (Được hỗ trợ), <span style='color:#DC143C'>REFUTED</span> (Bị phủ nhận), hoặc <span style='color:#FFD700'>NEI</span> (Không đủ thông tin). Dưới đây là các bước để thực hiện nhiệm vụ này:
+
+            1. **Đọc ngữ cảnh (context)**: Hiểu rõ nội dung, thông tin của đoạn văn bản được cung cấp.
+
+            2. **Xem câu tuyên bố (claim)**: Dựa trên thông tin, nội dung của đoạn văn bản, bạn sẽ đánh giá câu tuyên bố.
+
+            3. **Phân loại câu tuyên bố**: Chọn nhãn phù hợp cho câu tuyên bố:
+                - <span style='color:#7FFF00'>SUPPORTED</span> (Được hỗ trợ): Khi câu tuyên bố là chính xác theo thông tin trong ngữ cảnh.
+                - <span style='color:#DC143C'>REFUTED</span> (Bị phủ nhận): Khi câu tuyên bố là sai theo thông tin trong ngữ cảnh.
+                - <span style='color:#FFD700'>NEI</span> (Không đủ thông tin): Khi thông tin của câu tuyên bố không thể xác nhận được đúng hay sai dựa trên ngữ cảnh.
+
+            4. **Lưu dữ liệu**: Sau khi đã chọn nhãn cho tất cả các câu tuyên bố trong tệp CSV, hãy lưu lại kết quả với thông tin người gán nhãn.
+
+            5. **Di chuyển giữa các câu tuyên bố**: Sử dụng các nút "Previous" và "Next" để di chuyển giữa các câu tuyên bố trong tệp.
+
+            Sau khi hoàn thành, bạn có thể lưu lại toàn bộ dữ liệu với tên của mình để xác nhận nhiệm vụ đã được hoàn thành.
+        """, unsafe_allow_html=True)
+
+    data = load_data()
+
+    if data is None:
+        st.sidebar.warning("Please upload a CSV file.")
+        st.stop()
+
+    df, original_filename = data
+
+    with tab1:
+        # Drop unnamed column if it's just an index
+        df = df.loc[:, ~df.columns.str.contains('^Unnamed')]
+
+        if 'current_index' not in st.session_state:
+            st.session_state.current_index = 0
+
+        if 'selected_labels' not in st.session_state:
+            # Initialize with current DataFrame values
+            st.session_state.selected_labels = list(df['Label_n'])
+
+        max_index = len(df) - 1
+        current_index = st.session_state.current_index
+        current_row = df.iloc[current_index]
+
+        context_col = 'Context'
+        claim_col = 'Claim'
+        label_col = 'Label_n'
+
+        c3 = st.container(border=True)
+        with c3:
+            left_column, right_column = st.columns([0.65, 0.35])
+            
+            with left_column:
+                c3_1 = st.container(border=True, height=550)
+                with c3_1:
+                    st.subheader("Context")
+                    st.write(current_row[context_col])
+
+            with right_column:
+                c3_2 = st.container(border=True, height=450)
+                with c3_2:
+                    st.subheader("Claim")
+                    st.write(current_row[claim_col])
+
+                    st.subheader("Label")
+                    c3_3 = st.container(border=True, height=200)
+                    with c3_3:
+                        current_label = st.session_state.selected_labels[current_index]
+
+                        selected_label = st.selectbox(
+                            "Select the label for this claim",
+                            options=('', 'SUPPORTED', 'REFUTED', 'NEI'),  # Add an empty string as the first option
+                            index=0 if pd.isna(current_label) else ['SUPPORTED', 'REFUTED', 'NEI'].index(current_label) + 1,  # Adjust index to match options
+                            format_func=lambda x: 'Select label for claim ...' if x == '' else x,  # Format empty string as placeholder text
+                        )
+
+                        if selected_label:
+                            st.session_state.selected_labels[current_index] = selected_label
+
+                # Add navigation buttons (Previous, Next)
+                previous, next_ = st.columns(2, gap='large')
+
+                with previous:
+                    if st.button("Previous"):
+                        if current_index > 0:
+                            st.session_state.current_index = current_index - 1
+                        else:
+                            st.session_state.current_index = max_index
+                        st.experimental_rerun()
+
+                with next_:
+                    if st.button("Next"):
+                        if selected_label:
+                            st.session_state.selected_labels[current_index] = selected_label
+                        if current_index < max_index:
+                            st.session_state.current_index = current_index + 1
+                        else:
+                            st.session_state.current_index = 0
+                        st.experimental_rerun()
+
+    with tab2:
+        annotator_name = st.text_input("Enter your name to save annotations")
+        
+        # Update the 'Annotator' column for all rows with the provided name
+        if annotator_name:
+            df['Annotator'] = annotator_name
+        
+        # Update the DataFrame with all the labels before saving
+        df = save_annotations_to_df(df)
+
+        all_annotated = df['Label_n'].notna().all()
+
+        if not all_annotated:
+            st.warning("Please ensure all claims are annotated before saving.")
+        else:
+            if not annotator_name:
+                st.warning("Please enter your name before saving.")
+            else:
+                st.write("Annotated DataFrame:")
+                st.dataframe(df)
+                
+                csv = df.to_csv(index=False).encode('utf-8')
+
+                save_filename = f"annotated_{df['Title'][0]}_{annotator_name}.csv"
+                
+                st.download_button(
+                    label="Save and Download",
+                    data=csv,
+                    file_name=save_filename,
+                    mime='text/csv',
+                )
+                st.success(f"Data saved successfully as {save_filename}!")
+# Call the main function to run the app
+if __name__ == '__main__':
+    annotation_app()