Initial clone with modifications

app.py

@@ -776,7 +776,7 @@ with demo:
         for task, metadata in TASK_METADATA_GENERATIVE.items():
             with gr.TabItem(f"{metadata['icon']}{task}"):
                 task_description = TASK_DESCRIPTIONS.get(task, "Description not available.")
-                gr.Markdown(task_description, elem_classes="markdown-text")
+                gr.Markdown(task_description, elem_classes="markdown-text1")
 
                 leaderboard = update_task_leaderboard(
                     LEADERBOARD_DF.rename(columns={f"{task} Prompt Average": "Prompt Average",

src/display/css_html_js.py

@@ -1,14 +1,19 @@
 custom_css = """
 
-.markdown-text {
+.markdown-text1 {
     font-size: 16px !important;
-    max-height: 100px;
-    overflow-x: auto;
-    overflow-y: auto;
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+    overflow-y: auto;    /* vertical scroll when text is too long */
+    overflow-x: hidden;  /* hide horizontal scroll bar completely */
+    white-space: normal; /* allow line wrapping */
+    word-wrap: break-word;
     display: block;
+    padding-right: 8px;  /* optional: avoid text sticking to scrollbar */
+}
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+     
 }
-
 #models-to-add-text {
     font-size: 18px !important;
 }

src/tasks.py

@@ -147,18 +147,42 @@ SU_DESCRIPTION = """### Summarization (SUM) --- *Generative task*
 NER_DESCRIPTION = """### Named Entity Recognition (NER) --- *Generative task*
     The input is a sentence. The model has to identify and classify Named Entities into predefined categories such as person, organization, and location.
 
-| #   | Prompt (EN)                                                                                                                          |
-|-----|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| 1   | You have to perform a task of entity recognition in medical texts. From the following sentence, extract all the entities of type CLINENTITY, which includes all medical disorders in a single category (i.e. both diseases and symptoms). Report each entity with the format: Entity$CLINENTITY, separating each pair with ','. If there are no entities to extract, answer with '&&NOENT&&'. |
-| 2   | You have to perform a task of entity recognition in medical texts. From the following sentence, extract all the entities of type CLINENTITY, which includes all medical disorders (a disorder is defined as a definite pathologic process with a characteristic set of signs and symptoms). Return each entity in the following format: Entity$CLINENTITY, separating each pair with ','. If there are no entities to extract, answer with '&&NOENT&&'.|
-| 3   | You have to perform a task of entity recognition in clinical notes. From the following sentence, extract all the entities of type CLINENTITY, which includes all medical disorders in a single category (i.e. both diseases and symptoms). Return each entity in the following format: Entity$CLINENTITY, separating each pair with ','. If there are no entities to extract, answer with '&&NOENT&&'.|
-
 | #   | Prompt (IT)                                                                                      |
 |-----|--------------------------------------------------------------------------------|
 | 1   | Devi svolgere un compito di riconoscimento di entità in testi medici. Dalla seguente frase, estrai tutte le entità del tipo CLINENTITY, che include tutti i disturbi di carattere medico in una singola categoria (cioè, sia malattie che sintomi). Riporta ogni entità nel formato: Entity$CLINENTITY, separando ogni coppia con ','. Se non ci sono entità da estrarre, rispondi con '&&NOENT&&'. |
 | 2   | Devi svolgere un compito di riconoscimento di entità in testi medici. Dalla seguente frase, estrai tutte le entità del tipo CLINENTITY, che include tutti i disturbi di carattere medico (un disturbo è definito come un processo patologico definito, con un insieme caratteristico di segni e sintomi). Restituisci ogni entità nel seguente formato: Entity$CLINENTITY, separando ogni coppia con ','. Se non ci sono entità da estrarre, rispondi con '&&NOENT&&'.|
 | 3   | Devi svolgere un compito di riconoscimento di entità in note cliniche. Dalla seguente frase, estrai tutte le entità del tipo CLINENTITY, che include tutti i disturbi di carattere medico in una singola categoria (cioè, sia malattie che sintomi). Restituisci ogni entità nel seguente formato: Entity$CLINENTITY, separando ogni coppia con ','. Se non ci sono entità da estrarre, rispondi con '&&NOENT&&'.|
 
+| #   | Prompt (SK)                                                                                      |
+|-----|--------------------------------------------------------------------------------|
+| 1   |  Máš za úlohu rozpoznať entity v lekárskych textoch. Z nasledujúcej vety vyber všetky entity typu CLINENTITY, ktoré zahŕňajú všetky zdravotné poruchy v jednej kategórii (t. j. choroby aj symptómy). Každú entitu uveď vo formáte: Entity$CLINENTITY, pričom každú dvojicu oddeľ znakom „,“. Ak nie sú žiadne entity, ktoré by sa mohli/dali vybrať, odpovedz/vráť „&&NOENT&&“.|
+| 2   | Máš za úlohu rozpoznať entity v lekárskych textoch. Z nasledujúcej vety vyber všetky entity typu CLINENTITY, ktoré zahŕňajú všetky lekárske poruchy (porucha je definovaná ako určitý patologický proces s charakteristickým súborom príznakov a symptómov). Vráť každú entitu v nasledujúcom formáte: Entity$CLINENTITY, pričom každú dvojicu oddeľ znakom „,“. Ak nie sú žiadne entity, ktoré by sa mohli/dali vybrať, odpovedz/vráť „&&NOENT&&“.|
+| 3   | Máš za úlohu rozpoznať entity v klinických poznámkach. Z nasledujúcej vety vyber všetky entity typu CLINENTITY, ktoré zahŕňajú všetky zdravotné poruchy v jednej kategórii (t. j. choroby aj symptómy). Vráť každú entitu v nasledujúcom formáte: Entity$CLINENTITY, pričom každú dvojicu oddeľ znakom „,“. Ak nie sú žiadne entity, ktoré by bolo možné vybrať, odpovedz/vráť „&&NOENT&&“.|
+
+| #   | Prompt (SL)                                                                                      |
+|-----|--------------------------------------------------------------------------------|
+| 1   |  Tvoja naloga je prepoznavanje entitet v medicinskih besedilih. Iz naslednjega stavka izlušči vse entitete tipa CLINENTITY, kamor spadajo vse medicinske motnje v posamezni kategoriji (tj. tako bolezni kot simptomi). Vsako entiteto zapiši v obliki: Entity$CLINENTITY, posamezne pare pa loči z vejico ','. Če ni nobene entitete za izluščiti, vrni &&NOENT&&.|
+| 2   | Tvoja naloga je prepoznavanje entitet v medicinskih besedilih. Iz naslednjega stavka izlušči vse entitete tipa CLINENTITY, kamor spadajo vse medicinske motnje (motnja je opredeljena kot določen patološki proces s značilnim naborom znakov in simptomov). Vsako entiteto zapiši v obliki: Entity$CLINENTITY, posamezne pare pa loči z vejico ','. Če ni nobene entitete za izluščiti, vrni &&NOENT&&.|
+| 3   | Tvoja naloga je prepoznavanje entitet v kliničnih zapisih. Iz naslednjega stavka izlušči vse entitete tipa CLINENTITY, kamor spadajo vse medicinske motnje v posamezni kategoriji (tako bolezni kot simptomi). Vsako entiteto zapiši v obliki: Entity$CLINENTITY, posamezne pare pa loči z vejico ','. Če ni nobene entitete za izluščiti, vrni &&NOENT&&.|
+
+| #   | Prompt (GR)                                                                                      |
+|-----|--------------------------------------------------------------------------------|
+| 1   |  Έχεις να εκτελέσεις τη δραστηριότητα του να εντοπίσεις οντότητες μέσα σε ιατρικά κείμενα. Στην παρακάτω πρόταση, να εξάγεις όλες τις οντότητες του τύπου CLINENTITY, η οποία περιλαμβάνει όλες τις ιατρικές διαταραχές σε μία μόνο κατηγορία (δλδ τόσο νοσήματα όσο και συμπτώματα). Να αναφέρεις κάθε οντότητα με την μορφή: Οντότητα$CLINENTITY, χωρίζοντας κάθε ζευγάρι με ','. Αν δεν υπάρχουν οντότητες για να εξαχθούν, απάντησε με το '&&NOENT&&'.|
+| 2   | Έχεις να εκτελέσεις μία δραστηριότητα αναγνώρισης οντοτήτων σε ιατρικά κείμενα. Από τις ακόλουθες προτάσεις, να εξάγεις όλες τις οντότητες του τύπου CLINENTITY, ο οποίος περιλαμβάνει όλες τις ιατρικές διαταραχές (μια διαταραχή ορίζεται ως μία ξεκάθαρα παθολογική διαδικασία με ένα χαρακτηριστικό συνδυασμό σημείων και συμπτωμάτων). Επέστρεφε κάθε οντότητα με την ακόλουθη μορφή: Οντότητα$CLINENTITY, χωρίζοντας κάθε ζευγάρι με ','. Αν δεν υπάρχουν οντότητες να εξαχθούν, απάντησε με το '&&NOENT&&'.|
+| 3   | Έχεις να εκτελέσεις μια δραστηριότητα αναγνώρισης οντοτήτων σε κλινικά σημειώματα. Από την ακόλουθη πρόταση να εξάγεις όλες τις οντότητες του τύπου CLINENTITY, που περιλαμβάνει όλες τις ιατρικές διαταραχές σε μία μόνο κατηγορία  (δλδ τόσο νοσήματα όσο και συμπτώματα). Επέστρεψε κάθε οντότητα με την ακόλουθη μορφή: Οντότητα$CLINENTITY, χωρίζοντας κάθε ζευγάρι με ','. Αν δεν υπάρχουν οντότητες για να εξαχθούν, απάντησε με το  '&&NOENT&&'.|
+
+| #   | Prompt (PL)                                                                                      |
+|-----|--------------------------------------------------------------------------------|
+| 1   | Zadanie polega na rozpoznawania jednostek (chorobowych) w tekstach medycznych. Z poniższego zdania wyodrębnij wszystkie jednostki typu CLINENTITY, które obejmują wszystkie schorzenia medyczne danej kategorii (tj. zarówno choroby jak i objawy). Każda jednostka powinna być zgłoszona w formacie: Entity$CLINENTITY, z oddzieleniem każdej pary znakiem ”,”. Jeśli nie ma żadnych jednostek do wyodrębnienia, odpowiedz '&&NOENT&&'. |
+| 2   |Zadanie polega na rozpoznawaniu jednostek (chorobowych) w tekstach medycznych. Z poniższego zdania wyodrębnij wszystkie jednostki typu CLINENTITY, które obejmują wszystkie schorzenia medyczne (schorzenie definiuje się jako określony proces patologiczny z charakterystycznym zestawem objawów). Zwróć każdą jednostkę w następującym formacie: Entity$CLINENTITY, oddzielając każdą parę znakiem ”,”. Jeśli nie ma jednostek do wyodrębnienia, odpowiedz '&&NOENT&&'. |
+| 3   | Zadanie polega na rozpoznawania jednostek (chorobowych) w notatkach klinicznych. Z poniższego zdania wyodrębnij wszystkie jednostki typu CLINENTITY, które obejmują wszystkie schorzenia medyczne z danej kategorii (tj. zarówno choroby jak i objawy). Zapisz każdą jednostkę w następującym formacie: Entity$CLINENTITY, oddzielając każdą parę znakiem ”,”. Jeśli nie ma jednostek do wyodrębnienia, odpowiedz '&&NOENT&&'.|
+
+| #   | Prompt (EN)                                                                                                                          |
+|-----|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| 1   | You have to perform a task of entity recognition in medical texts. From the following sentence, extract all the entities of type CLINENTITY, which includes all medical disorders in a single category (i.e. both diseases and symptoms). Report each entity with the format: Entity$CLINENTITY, separating each pair with ','. If there are no entities to extract, answer with '&&NOENT&&'. |
+| 2   | You have to perform a task of entity recognition in medical texts. From the following sentence, extract all the entities of type CLINENTITY, which includes all medical disorders (a disorder is defined as a definite pathologic process with a characteristic set of signs and symptoms). Return each entity in the following format: Entity$CLINENTITY, separating each pair with ','. If there are no entities to extract, answer with '&&NOENT&&'.|
+| 3   | You have to perform a task of entity recognition in clinical notes. From the following sentence, extract all the entities of type CLINENTITY, which includes all medical disorders in a single category (i.e. both diseases and symptoms). Return each entity in the following format: Entity$CLINENTITY, separating each pair with ','. If there are no entities to extract, answer with '&&NOENT&&'.|
+
 <small>**Combined Performance** = (1 - (**Best Prompt** - **Prompt Average**) / 100) * **Best Prompt**. **Prompt Average** = F1 averaged over the 2 prompts. **Best Prompt** = F1 of the best prompt. **Prompt ID** = ID of the best prompt (see legend above). </small>
 
 """
@@ -166,10 +190,42 @@ NER_DESCRIPTION = """### Named Entity Recognition (NER) --- *Generative task*
 REL_DESCRIPTION = """### Relation Extraction (REL) --- *Generative task*
     The input is a sentence of a clinical text. The model must identify and extract relationships between laboratory test results (e.g., blood pressure) and the corresponding tests or procedures that generated them (e.g., blood pressure test).
 
-| #   | Prompt                                                                                       |
+| #   | Prompt (IT)                                                                                      |
+|-----|--------------------------------------------------------------------------------|
+| 1   | Devi estrarre relazioni da una frase nel campo medico. Data una frase in italiano, estrai tutti i test di laboratorio con i loro valori. Ritorna i risultati come: valore$voce_medica&valore$voce_medica. Usa '&&NOREL&&' se non trovi nessuna relazione. |
+| 2   | Estrai tutte le coppie test-valore menzionate nella seguente frase nel campo medico. Includi solamente misurazioni esplicite in cui il nome di un test di laboratorio è chiaramente collegato alla sua misurazione. Scrivi ciascuna coppia nel formato:  valore$nome_test. Congiungi coppie multiple usando '&'. Se nessuma coppia valida esiste, ritorna esattamente: '&&NOREL&&'.|
+| 3   | Estrai tutte le coppie test-valore dalla seguente frase medica.  Includi solamente test di laboratorio e i valori delle corrispondenti misurazioni. Formatta ciascuna coppia come  valore$nome_test, e separa coppie multiple usando '&'. Se non c'è nessuna coppia, ritorna '&&NOREL&&'.|
+
+| #   | Prompt (SK)                                                                                      |
+|-----|--------------------------------------------------------------------------------|
+| 1   | Vyber súvislosti z lekárskej vety. Na základe slovenskej vety vyber všetky položky laboratórnych testov spolu s ich hodnotami. Vráť výsledky v tvare: value$medical_item&value$medical_item. Ak sa nenašli žiadne súvislosti, použi ‚&&NOREL&&‘. |
+| 2   | Vyber všetky dvojice laboratórnych testov a hodnôt uvedené v nasledujúcej lekárskej vete. Zahrň iba explicitné/jednoznačné merania, kde je názov laboratórneho testu jasne prepojený/spätý s nameranou hodnotou. Každú dvojicu zapíš vo formáte: value$test_name. Viaceré dvojice spoj pomocou znaku '&'. Ak neexistujú žiadne platné dvojice, vráť: „&&NOREL&&“.|
+| 3   | Vyber všetky dvojice laboratórnych testov a hodnôt z nasledujúcej lekárskej vety. Zahrň iba laboratórne testy a ich zodpovedajúce namerané hodnoty. Každý pár formátuj ako value$test_name a viacero párov oddeľ znakom „&“. Ak takéto páry neexistujú, vráť „&&NOREL&&“.|
+
+| #   | Prompt (SL)                                                                                      |
 |-----|--------------------------------------------------------------------------------|
-| 7   | Dato un documento medico devi estrarre tutte le misurazioni degli esami medici presenti. Riporta ogni relazione nel formato: misurazione$esame, separando ciascuna coppia con '%'. Se non ci sono relazioni da estrarre, rispondi con '&&NOREL&&'.\\nTesto: '{{text}}'\\nRelazioni: |
-| 8   | Devi svolgere un compito di estrazione di relazioni da documenti medici. Dato un documento medico devi estrarre tutte le misurazioni degli esami medici presenti. Riporta ogni relazione nel formato: misurazione$esame, separando ciascuna coppia con '%'. Se non ci sono relazioni da estrarre, rispondi con '&&NOREL&&'.\\nTesto: '{{text}}'\\nRelazioni: |
+| 1   |  Iz medicinskega stavka je treba izluščiti relacije. Iz slovenskega stavka izlušči vse laboratorijske preiskave skupaj z njihovimi vrednostmi. Rezultat vrni v obliki: value$medical_item&value$medical_item. Če v stavku ni mogoče najti nobene relacije, uporabi '&&NOREL&&'.|
+| 2   |Iz danega medicinskega stavka izlušči vse pare laboratorijska preiskava–vrednost. Vključi samo tiste vrednosti, kjer je ime laboratorijske preiskave jasno povezano z izmerjeno vrednostjo. Vsak par zapiši v obliki: value$test_name. Če je parov več, jih poveži z znakom '&'. Če veljavnih parov ni, vrni natanko: &&NOREL&&. |
+| 3   | Iz naslednjega medicinskega stavka izlušči vse pare laboratorijska preiskava–vrednost. Vključi samo laboratorijske preiskave in njihove pripadajoče izmerjene vrednosti. Vsak par zapiši v obliki: value$test_name, več parov pa loči z znakom '&'. Če takih parov ni, vrni &&NOREL&&.|
+
+| #   | Prompt (GR)                                                                                      |
+|-----|--------------------------------------------------------------------------------|
+| 1   | Πρέπει να εξάγεις σχέσεις από μια πρόταση ενός ιατρικού αρχείου. Θα σου δοθεί μία πρόταση στα Ελληνικά και θα πρέπει να εξάγεις όλες τις τιμές εργαστηριακών αποτελεσμάτων με τις τιμές τους. Παρουσίασε τα αποτελέσματα με την παρακάτω μορφή: τιμή$ιατρικό_αντικείμενο&τιμή$ιατρικό_αντικείμενο. Χρησιμοποίησε '&&NOREL&&' αν δεν βρεθούν σχέσεις.|
+| 2   | Πρέπει να εξάγεις όλα τα ζευγάρια εργαστηριακών εξετάσεων και αποτελεσμάτων από την παρακάτω πρόταση ενός ιατρικού αρχείου. Να περιλάβεις μόνο συγκεκριμένες μετρήσεις όπου βρεις ότι το όνομα μιας εργαστηριακής  εξέτασης συνδέεται ξεκάθαρα με την τιμή που μετρήθηκε. Γράψε κάθε ζευγάρι με την μορφή: τιμή$όνομα_εξέτασης. Ένωσε πολλαπλά ζευγάρια χρησιμοποιώντας το σύμβολο'&'. Αν δεν υπάρχουν ζευγάρια να επιστρέψεις την τιμή: '&&NOREL&&'.|
+| 3   | Να εξάγεις όλα τα ζευγάρια εργαστηριακών εξετάσεων-τιμών από την παρακάτω πρόταση ενός ιατρικού αρχείου. Να συμπεριλάβεις μόνο εργαστηριακές εξετάσεις και τις αντίστοιχες μετρημένες τιμές τους. Φτιάξε κάθε ζευγάρι με τη μορφή τιμή$όνομα_εξέτασης, και χώρισε πολλαπλά ζευγάρια χρησιμοποιώντας το σύμβολο '&'. Αν δεν υπάρχουν τέτοια ζευγάρια να επιστρέψεις την τιμή '&&NOREL&&'.|
+
+| #   | Prompt (PL)                                                                                      |
+|-----|--------------------------------------------------------------------------------|
+| 1   |  Wyodrębnij zależności z wyrażenia medycznego. Dla danego polskiego zdania wyodrębnij wszystkie pozycje badań laboratoryjnych wraz z ich wartościami. Wyniki należy zapisać w formacie: value$medical_item&value$medical_item. Jeśli nie znaleziono żadnych zależności, napisz '&&NOREL&&'.|
+| 2   |Wyodrębnij wszystkie pary badań laboratoryjnych – wartość wymienione w poniższym wyrażeniu medycznym. Uwzględnij tylko wyraźne pomiary, w których nazwa badania laboratoryjnego jest wyraźnie powiązana z jego wartością pomiarową. Zapisz każdą parę w formacie: value$test_name. wyodrębnij pary za pomocą znaku '&'. Jeśli nie ma żadnych par, napisz '&&NOREL&&'. |
+| 3   | Wyodrębnij wszystkie pary badań laboratoryjnych – wartość z poniższego wyrażenia medycznego. Uwzględnij tylko badania laboratoryjne i odpowiadające im wartości pomiarowe. Zapisz każdą parę jako value$test_name i oddziel pary za pomocą znaku '&'. Jeśli nie ma żadnych par, napisz '&&NOREL&&'.|
+
+| #   | Prompt (EN)                                                                                                                          |
+|-----|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| 1   | You have to extract relations from a medical sentence. Given an English sentence, extract all lab test items with their values. Return results like: value$medical_item&value$medical_item. Use '&&NOREL&&' if no relations are found. |
+| 2   | Extract all lab test–value pairs mentioned in the following medical sentence. Include only explicit measurements where a lab test name is clearly linked to its measured value. Write each pair in the format: value$test_name. Join multiple pairs using '&'. If no valid pairs exist, return exactly: '&&NOREL&&'.|
+| 3   | Extract all lab test–value pairs from the following medical sentence. Only include lab tests and their corresponding measured values. Format each pair as value$test_name, and separate multiple pairs using '&'. If there are no such pairs, return '&&NOREL&&'.|
+
 
 <small>**Combined Performance** = (1 - (**Best Prompt** - **Prompt Average**) / 100) * **Best Prompt**. **Prompt Average** = F1 averaged over the 2 prompts. **Best Prompt** = F1 of the best prompt. **Prompt ID** = ID of the best prompt (see legend above). </small>