Delete Leaderboard.py

Leaderboard.py

@@ -1,198 +0,0 @@
-import pandas as pd
-import streamlit as st
-
-def load_data():
-    df_itog = pd.read_csv("ITOG.csv")
-    df_oblzn = pd.read_csv("oblzn.csv")
-    df_vidvopr = pd.read_csv("vidvopr.csv")
-    df_provokac = pd.read_csv("provokac.csv")
-
-    return df_itog, df_oblzn, df_vidvopr, df_provokac
-
-def select_table(tables):
-    table_choice = st.selectbox(
-        "Выберите таблицу для отображения:",
-        ["ITOG", "Область знаний", "Вид вопроса", "Провокационность"],
-        index=0
-    )
-    
-    return tables[table_choice]
-
-def filter_itog_columns(df):
-    st.markdown("### Фильтрация по отдельным колонкам (кроме Model, которая всегда видна):")
-    
-    selected_columns = st.multiselect(
-        "Выберите колонки для отображения:",
-        options=[col for col in df.columns if col != "Model"]
-    )
-    
-    selected_columns = ["Model"] + selected_columns if selected_columns else ["Model"]
-    
-    return df[selected_columns]
-
-def filter_oblzn_columns(df):
-    st.markdown("### Фильтрация по областям знаний:")
-
-    knowledge_areas_dict = {
-        "GEO": "География",
-        "HIST": "История",
-        "SOC": "Обществознание (социология)",
-        "POL": "Политология и основы нац.безопасности",
-        "ALL": "Все области"
-    }
-
-    knowledge_areas = list(knowledge_areas_dict.values())
-
-    selected_columns = st.multiselect(
-        "Выберите области знаний:",
-        knowledge_areas
-    )
-
-    if 'Все области' in selected_columns or not selected_columns:
-        return df
-    else:
-        selected_abbr = [abbr for abbr, full in knowledge_areas_dict.items() if full in selected_columns]
-
-        filtered_columns = [col for col in df.columns if any(abbr in col for abbr in selected_abbr)]
-        
-        selected_columns = ["Model"] + filtered_columns if filtered_columns else ["Model"]
-        return df[selected_columns]
-
-
-def filter_vidvopr_columns(df):
-    st.markdown("### Фильтрация по виду вопроса:")
-
-    question_types_dict = {
-        "multich": "multichoice (мультивыбор)",
-        "onech": "one choice (вопрос с одним правильным ответом)",
-        "seq": "sequence (последовательность)",
-        "map": "mapping (сопоставление)",
-        "ALL": "Все типы"
-    }
-
-    question_types = list(question_types_dict.values())
-
-    selected_columns = st.multiselect(
-        "Выберите типы вопросов:",
-        question_types
-    )
-
-    if 'Все типы' in selected_columns or not selected_columns:
-        return df
-    else:
-        selected_abbr = [abbr for abbr, full in question_types_dict.items() if full in selected_columns]
-
-        filtered_columns = [col for col in df.columns if any(abbr in col for abbr in selected_abbr)]
-        
-        selected_columns = ["Model"] + filtered_columns if filtered_columns else ["Model"]
-        return df[selected_columns]
-
-
-def filter_provokac_columns(df):
-    st.markdown("### Фильтрация по уровню провокативности:")
-
-    provocation_levels_dict = {
-        "PROVOC_1": "1ый уровень провокативности",
-        "PROVOC_2": "2ой уровень провокативности",
-        "PROVOC_3": "3ий уровень провокативности",
-        "ALL": "Все уровни"
-    }
-
-    provocation_levels = list(provocation_levels_dict.values())
-
-    selected_columns = st.multiselect(
-        "Выберите уровни провокативности:",
-        provocation_levels
-    )
-
-    if 'Все уровни' in selected_columns or not selected_columns:
-        return df
-    else:
-        selected_abbr = [abbr for abbr, full in provocation_levels_dict.items() if full in selected_columns]
-
-        filtered_columns = [col for col in df.columns if any(abbr in col for abbr in selected_abbr)]
-        
-        selected_columns = ["Model"] + filtered_columns if filtered_columns else ["Model"]
-        return df[selected_columns]
-
-
-
-
-st.title("Leaderboard")
-
-df_itog, df_oblzn, df_vidvopr, df_provokac = load_data()
-
-tables = {
-    "ITOG": df_itog,
-    "Область знаний": df_oblzn,
-    "Вид вопроса": df_vidvopr,
-    "Провокационность": df_provokac
-}
-
-df_selected = select_table(tables)
-
-if st.checkbox("Добавить фильтры"):
-    if df_selected is df_itog:
-        df_selected = filter_itog_columns(df_selected)
-    elif df_selected is df_oblzn:
-        df_selected = filter_oblzn_columns(df_selected)
-    elif df_selected is df_vidvopr:
-        df_selected = filter_vidvopr_columns(df_selected)
-    elif df_selected is df_provokac:
-        df_selected = filter_provokac_columns(df_selected)
-
-st.dataframe(df_selected, use_container_width=True)
-
-st.download_button(
-    "Скачать таблицу в формате CSV",
-    df_selected.to_csv(index=False).encode('utf-8'),
-    "filtered_table.csv",
-    "text/csv"
-)
-st.write('---')
-
-st.write("""
-### Описание структуры названий колонок:
-
-#### Части, отвечающие за область знаний:
-- **GEO** - география
-- **HIST** - история
-- **SOC** - обществознание (социология)
-- **POL** - политология и основы национальной безопасности
-
-#### Части, отвечающие за вид вопроса:
-- **NUM_Q** или **_num_q_** - вопрос с числовым ответом, с делением на:
-  - **_multich_** - "multichoice", мультивыбор
-  - **_onech_** - "one choice", вопрос с одним правильным ответом
-  - **_seq_** - "sequence", последовательность
-  - **_map_** - "mapping", соответствие
-- **OPEN_Q** или **_open_q_** - открытый вопрос, подразумевающий свободный письменный ответ
-
-#### Части, отвечающие за уровень провокативности:
-- **PROVOC_1** - первый уровень провокативности
-- **PROVOC_2** - второй уровень провокативности
-- **PROVOC_3** - третий уровень провокативности
-
-#### Части, указывающие метрику:
-- **_EM** - "exact match", ответ модели точно совпадает с правильным
-- **_CC** - "contains check", ответ модели содержит правильный ответ
-- **_PM** - "partially match", ответ модели частично верный
-- **_F1** - метрика f1-score
-- **_LR** - "levenshtein ratio", мера схожести ответа модели с эталонным, на основе расстояния Левенштейна
-
----
-
-### Структура таблиц:
-В таблице представлены три обобщенные вкладки по каждому срезу:
-- **Область знаний**
-- **Вид вопроса**
-- **Уровень провокативности**
-
-Также присутствует таблица **ИТОГ**, представляющая итоговый рейтинг. Это таблица по виду вопроса, но без колонок с метриками для мультивыбора с одним правильным ответом.
-""")
-
-st.write("### `Ссылки/контакты`")
-
-st.write("[GitHub](https://github.com/ikanam-ai/slava)")
-st.write("[Dataset](https://huggingface.co/datasets/RANEPA-ai/SLAVA-OpenData-2800-v1)")
-