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app.py

@@ -11,8 +11,10 @@ from collections import Counter
 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np
 # モデルとトークナイザーのロード
+import time
 from transformers import AutoModel
-
+from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox
+import matplotlib.pyplot as plt
 # モデルとトークナイザーのパス
 model_path = 'use14/bert-base-japanese-v3/2024-0208-0323/model'
 tokenizer_path = 'use14/bert-base-japanese-v3/2024-0208-0323/tokenizer'
@@ -24,58 +26,149 @@ model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path, num_label
 font_path = 'NotoSansCJKjp-Bold.otf'  # 実際のフォントのパスに置き換えてください
 font_prop = FontProperties(fname=font_path)
 # Streamlitアプリのタイトル
-st.title('テキストファイル分析アプリ')
+st.title("セリフチェッカー")
+# セッション状態にキーが存在しない場合は、初期値を設定
+if 'button_clicked' not in st.session_state:
+    st.session_state.button_clicked = False
 
-# カテゴリリスト
+def on_button_click():
+    # ボタンがクリックされた時の処理
+    st.session_state.button_clicked = True
+# 吹き出し風表示用のカスタムCSS
+
+custom_css = """
+<style>
+.bubble {
+    position: relative;
+    background: #F0F0F0;
+    border-radius: .4em;
+    padding: 10px;
+    max-width: 95%; /* 吹き出しの最大幅を90%に設定 */
+    word-wrap: break-word; /* 長い単語でも折り返しを保証 */
+}
 
+.bubble::after {
+    content: '';
+    position: absolute;
+    top: 10px;
+    left: -10px;
+    width: 0;
+    height: 0;
+    border: 10px solid transparent;
+    border-right-color: #F0F0F0;
+    border-left: 0;
+    margin-top: 5px;
+    margin-left: 0;
+}
+</style>
+"""
+# CSSを使ってプログレスバーの色を変更
+st.markdown("""
+    <style>
+    /* プログレスバーの色を変更 */
+    .stProgress > div > div > div > div {
+        background-color: #008000;
+    }
+    </style>
+    """, unsafe_allow_html=True)
+# カテゴリリスト
 category_list = [
-    '5_紫上鏡一_教師大人タメ', '20_見嶋千里_怖め大人粗雑', '29_白鳥王子_キザ大人調子',
-    '30_白城院素子_お嬢様少女丁寧', '32_水陰那月_ネガ少年敬語', '50_緋崎平一郎_元気少年やんちゃ',
-    '76_百知瑠璃_元気少女です', '91_桜結衣_元気少女タメ', '101_御伽美夜子_落着大人女性口調',
-    '121_荊棘従道_執事大人丁寧', '133_司馬萌香_姉御少女粗雑', '134_菜野花_落着少女敬語',
-    '139_黒冬和馬_普通少年タメ', '142_四涼礼子_ダウナー少女語尾伸'
+    '5_紫上鏡一[教師,大人,タメ口]', '20_見嶋千里[怖め,大人,粗雑な言葉,特徴的な笑い]', '29_白鳥王子[キザ,大人,調子いい]',
+    '30_白城院素子[お嬢様,少女]', '32_水陰那月[ネガティブ,少年,敬語]', '50_緋崎平一郎[元気,少年,やんちゃ]',
+    '76_百知瑠璃[元気,少女,です！,写真]', '91_桜結衣[元気,少女,タメ口,アイドル]', '101_御伽美夜子[落ち着いている,大人,女性口調]',
+    '121_荊棘従道[執事,大人,敬語(丁寧語)]', '133_司馬萌香[姉御,少女,粗雑(ヤンキー)]', '134_菜野花[落ち着いてる,少女,敬語]',
+    '139_黒冬和馬[少しそっけない,少年,タメ口]', '142_四涼礼子[ダウナー,少女,語尾～,めんどくさがり]'
 ]
-# Streamlitのユーザーインターフェイス
-st.title("テキストカテゴリ推論アプリ")
+# カテゴリ選択用のセレクトボックス
+selected_category = st.selectbox("１．目標キャラクターを選択", category_list)
+
+# 選択されたカテゴリに対応する画像ファイル名の決定
+# カテゴリリストのインデックスを取得し、それに1を加えることで1から始まる画像ファイル番号を作成
+image_file_number = category_list.index(selected_category) + 1
+image_path = f"img/{image_file_number}.png"
+image_width=300
+judge_text = st.text_input("２．セリフを入力  //例: 貴方達も迷ったんですか？, よし、変身完了だ。, 勿論幽霊は抜きにして…でしょうね。,[ですわ。,だろ！,ですね。]")
+
+st.button("🔍 チェックする", on_click=on_button_click)
+st.divider()
+# 画面を2つの列に分割
+col1, col2 = st.columns([1, 4])
+# 左側の列に画像を表示
+with col1:
+    st.image(image_path, caption=selected_category, width=120)
+# 右側の列にテキストボックスを配置
+with col2:
+    if judge_text:  # ユーザーが何か入力した場合のみ表示
+        st.markdown(custom_css, unsafe_allow_html=True)  # カスタムCSSの適用
+        st.markdown(f'<div class="bubble">{judge_text}</div>', unsafe_allow_html=True)
 
-# 入力フォーム
-judge_text = st.text_input("テキストを入力してください。# 貴方達も迷ったんですか？# よし、変身完了だ。勿論幽霊は抜きにして…でしょうね。")
+# 処理ステップ数に応じてプロ��レスバーを更新する関数
+def update_progress(step, total_steps):
+    progress = int((step / total_steps) * 100)
+    progress_bar.progress(progress)
 
-if st.button("チェックする"):
+total_steps = 5  # 処理を行う総ステップ数
+if st.session_state.button_clicked:
     if judge_text:
+        # プログレスバーの初期化
+        progress_bar = st.progress(0)
+        
         # トークナイズとテンソル化
         words = tokenizer.tokenize(judge_text)
         word_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(words)
         word_tensor = torch.tensor([word_ids[:512]])  # 最大長を512に制限
+        update_progress(1, total_steps)
 
-        # デバイスの自動選択 (GPUが利用可能ならGPUを使用)
+        # デバイスの自動選択
         device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
         word_tensor = word_tensor.to(device)
         model = model.to(device)
+        update_progress(2, total_steps)
 
         # 推論
         with torch.no_grad():
             y = model(word_tensor)
+        update_progress(3, total_steps)
 
         # 最も近いカテゴリの決定
         pred = y.logits.argmax(-1)
-        st.write(f"最も近いカテゴリ: {category_list[pred.item()]}")
+        st.write(f"最もらしい: {category_list[pred.item()]}")
+        update_progress(4, total_steps)
 
         # 各クラスの確率計算
         probabilities = torch.softmax(y.logits, dim=-1)
         top_prob, top_cat_indices = probabilities.topk(len(category_list))
+        update_progress(5, total_steps)
 
         # 確率とカテゴリ名の準備
-        top_probabilities = top_prob.cpu().numpy()[0]  # CPUに移動してからnumpy配列に変換
+        top_probabilities = top_prob.cpu().numpy()[0]
         top_categories = [category_list[index] for index in top_cat_indices.cpu().numpy()[0]]
 
+        # 棒グラフの作成
+
         # 棒グラフの作成
         plt.figure(figsize=(10, 6))
-        plt.bar(top_categories, top_probabilities, color='skyblue')
+        bars = plt.bar(range(len(top_categories)), top_probabilities, color='skyblue')
+
+        # 画像の読み込みと配置
+        for i, (bar, category) in enumerate(zip(bars, top_categories)):
+            img_path = f'img/{i+1}.png'  # ファイル名はcategory_listの順番+1の番号.png
+            image = plt.imread(img_path)
+            imagebox = OffsetImage(image, zoom=0.5)  # zoomで画像のサイズを調整
+            ab = AnnotationBbox(imagebox, (bar.get_x() + bar.get_width() / 2, bar.get_height()), frameon=False, box_alignment=(0.5, -0.2))
+            plt.gca().add_artist(ab)
+
         plt.xlabel('カテゴリ', fontproperties=font_prop)
         plt.ylabel('確率', fontproperties=font_prop)
-        plt.xticks(rotation=45, ha="right", fontproperties=font_prop)
+        plt.ylim(0, 0.5)  # y軸の範囲設定
+        plt.xticks(range(len(top_categories)), top_categories, rotation=45, ha="right", fontproperties=font_prop)
         plt.title('カテゴリ別確率', fontproperties=font_prop)
-        st.pyplot(plt)
+        plt.show()
+
+
+        progress_bar.progress(100)
+        time.sleep(1)  # 1秒待機
+        progress_bar.empty()  # プログレスバーを削除
+
     else:
-        st.write("にゅうりょくしてー")
+        st.write("入力してください。")