File size: 2,296 Bytes
6f32d95
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
import pandas as pd
import streamlit as st

df = pd.read_csv("movies_prepared.csv")

# Определяем список эмоций
emotions = ["Positive", "Neutral", "Negative"]


# Определяем Streamlit app
def app():
    st.title("Приложение для аннотации эмоций в диалоге")

    # Просим пользователя выбрать фильм
    movies = df["movie_title"].unique()
    movie = st.selectbox("Выберите фильм", movies, key='movie_select')

    # Фильтруем данные по выбранному фильму
    data = df[df["movie_title"] == movie].copy()

    # Создаем новую колонку для выбранных эмоций
    data["emotions"] = [[] for _ in range(len(data))]

    # Отображаем диалоги для выбранного фильма
    for i, row in data.iterrows():
        names = eval(row["names"])
        dialog = eval(row["dialog"])
        dialogues = [f"{name}: {replic}" for name,
                     replic in zip(names, dialog)]
        dialogue_text = "\n\n".join(dialogues)
        st.write(f"**Dialogue {i + 1}** \n\n {dialogue_text}")

        # Просим пользователя выбрать эмоции для диалога
        emotions_selected = []
        for j, replic in enumerate(dialog):
            emotion = st.multiselect(f"Выберите эмоции для реплик(и) {j+1}",
                                     emotions, key=f'emotions_select_{i}_{j}')
            emotions_selected.append(emotion)

        # Отображаем выбранные эмоции
        st.write("Выбранные эмоции:", emotions_selected)

        # Добавляем выбранные эмоции в датафрейм
        data.at[i, "emotions"] = emotions_selected

        # Добавляем разделитель
        st.markdown("---")

    # Добавляем кнопку для загрузки размеченных данных
    if st.button("Сохранить размеченные данные"):
        # Сохраняем размеченные данные в csv-файл
        data.to_csv("my_movies_prepared.csv", index=False)


if __name__ == "__main__":
    app()