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title: StructEval-T Analyzer
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# 🔍 StructEval-T Analyzer

松尾研LLM講義2025 メインコンペ用の推論結果分析ツールです。

## 概要

`inference.json` と `public_150.json` をアップロードすることで、モデル出力の構文的正確性（パース可能性）やエラーパターンを分析できます。

## 機能

### 📊 構文検証（Syntax Validation）
各フォーマット（JSON, YAML, TOML, XML, CSV）ごとにPythonの標準パーサーで構文を検証します。

### ❌ エラーパターン自動分類
パースに失敗した出力に対して、以下のエラーパターンを自動検出します：

| パターン | 説明 |
|---------|------|
| `markdown_block` | マークダウンコードブロック（\`\`\`json 等）の混入 |
| `natural_language_prefix` | 先頭に自然言語（"Here is..."等）が混入 |
| `natural_language_suffix` | 末尾に自然言語（"Note:"等）が混入 |
| `truncation` | 出力の途切れ（閉じ括弧・タグの欠落） |
| `empty_output` | 空の出力 |
| `wrong_format` | 要求と異なるフォーマットの出力 |
| `cot_leakage` | 思考過程（\<think\>等）の混入 |

### 📈 複数実験の比較
複数の `inference.json` をアップロードすることで、実験間のパース成功率を比較できます。

## 使い方

1. `public_150.json` をアップロード
2. 1つ以上の `inference.json` をアップロード（複数ファイル対応）
3. 「分析開始」ボタンをクリック

## 注意事項

- このツールは**構文的な正確性（パース可能かどうか）のみ**を検証します
- 運営側の採点基準である `raw_output_metric`（特定キーの存在チェック等）は再現できません
- スコアの完全な再現を目的としたものではなく、**エラーの傾向把握**に活用してください

## ローカルでの実行

```bash
pip install gradio pandas pyyaml
python app.py
```

## ライセンス

MIT License