import streamlit as st import torch from transformers import AutoTokenizer from semviqa.ser.qatc_model import QATCForQuestionAnswering from semviqa.tvc.model import ClaimModelForClassification from semviqa.ser.ser_eval import extract_evidence_tfidf_qatc from semviqa.tvc.tvc_eval import classify_claim import time import pandas as pd import os import psutil import gc import numpy as np from functools import lru_cache import threading from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import torch.nn.functional as F # Set environment variables to optimize CPU performance os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = str(psutil.cpu_count(logical=False)) os.environ["MKL_NUM_THREADS"] = str(psutil.cpu_count(logical=False)) torch.set_num_threads(psutil.cpu_count(logical=False)) # Set device globally DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # Cache for model outputs @lru_cache(maxsize=1000) def cached_classify_claim(claim, evidence, model_name, is_bc=False): tokenizer, model = load_model(model_name, ClaimModelForClassification, is_bc=is_bc, device=DEVICE) with torch.no_grad(): prob, pred = classify_claim(claim, evidence, model, tokenizer, DEVICE) return prob, pred # Optimized model loading with caching @st.cache_resource(ttl=3600) # Cache for 1 hour def load_model(model_name, model_class, is_bc=False, device=None): if device is None: device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = model_class.from_pretrained(model_name, num_labels=3 if not is_bc else 2) model.eval() # Optimize model for inference if device == "cuda": model = model.half() # Use FP16 for faster inference torch.cuda.empty_cache() model.to(device) return tokenizer, model # Optimized text preprocessing @st.cache_data(ttl=3600) def preprocess_text(text): # Add any text cleaning or normalization here return text.strip() # Batch processing for evidence extraction def batch_extract_evidence(claims, contexts, model_qatc, tokenizer_qatc, batch_size=4): results = [] for i in range(0, len(claims), batch_size): batch_claims = claims[i:i + batch_size] batch_contexts = contexts[i:i + batch_size] with torch.no_grad(): batch_results = [ extract_evidence_tfidf_qatc( claim, context, model_qatc, tokenizer_qatc, DEVICE, confidence_threshold=0.5, length_ratio_threshold=0.5 ) for claim, context in zip(batch_claims, batch_contexts) ] results.extend(batch_results) return results # Optimized verification function with parallel processing def perform_verification(claim, context, model_qatc, tokenizer_qatc, model_tc, tokenizer_tc, model_bc, tokenizer_bc, tfidf_threshold, length_ratio_threshold): # Extract evidence with optimized settings evidence_start_time = time.time() evidence = extract_evidence_tfidf_qatc( claim, context, model_qatc, tokenizer_qatc, DEVICE, confidence_threshold=tfidf_threshold, length_ratio_threshold=length_ratio_threshold ) evidence_time = time.time() - evidence_start_time # Clear memory after evidence extraction if DEVICE == "cuda": torch.cuda.empty_cache() gc.collect() # Parallel classification using ThreadPoolExecutor with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor: future_tc = executor.submit(cached_classify_claim, claim, evidence, tc_model_name, False) future_bc = executor.submit(cached_classify_claim, claim, evidence, bc_model_name, True) prob3class, pred_tc = future_tc.result() prob2class, pred_bc = future_bc.result() verdict_start_time = time.time() with torch.no_grad(): verdict = "NEI" if pred_tc != 0: verdict = "SUPPORTED" if pred_bc == 0 else "REFUTED" if prob2class > prob3class else ["NEI", "SUPPORTED", "REFUTED"][pred_tc] verdict_time = time.time() - verdict_start_time return { "evidence": evidence, "verdict": verdict, "evidence_time": evidence_time, "verdict_time": verdict_time, "prob3class": prob3class.item() if isinstance(prob3class, torch.Tensor) else prob3class, "pred_tc": pred_tc, "prob2class": prob2class.item() if isinstance(prob2class, torch.Tensor) else prob2class, "pred_bc": pred_bc } # Add performance monitoring def monitor_performance(): if DEVICE == "cuda": return { "gpu_memory_used": torch.cuda.memory_allocated() / 1024**2, "gpu_memory_cached": torch.cuda.memory_reserved() / 1024**2, "cpu_percent": psutil.cpu_percent(), "memory_percent": psutil.virtual_memory().percent } return { "cpu_percent": psutil.cpu_percent(), "memory_percent": psutil.virtual_memory().percent } # Set page configuration st.set_page_config( page_title="SemViQA - Hệ thống Kiểm chứng Thông tin Tiếng Việt", page_icon="🔍", layout="wide", initial_sidebar_state="expanded" ) # Custom CSS st.markdown(""" """, unsafe_allow_html=True) # Main header st.markdown("""
SemViQA
Hệ thống Kiểm chứng Thông tin Tiếng Việt
""", unsafe_allow_html=True) # Sidebar with st.sidebar: st.markdown("### ⚙️ Cài đặt Hệ thống") # Model selection st.markdown("#### 🧠 Chọn Mô hình") qatc_model_name = st.selectbox( "Mô hình QATC", [ "SemViQA/qatc-infoxlm-viwikifc", "SemViQA/qatc-infoxlm-isedsc01", "SemViQA/qatc-vimrc-viwikifc", "SemViQA/qatc-vimrc-isedsc01" ] ) bc_model_name = st.selectbox( "Mô hình Phân loại Nhị phân", [ "SemViQA/bc-xlmr-viwikifc", "SemViQA/bc-xlmr-isedsc01", "SemViQA/bc-infoxlm-viwikifc", "SemViQA/bc-infoxlm-isedsc01", "SemViQA/bc-erniem-viwikifc", "SemViQA/bc-erniem-isedsc01" ] ) tc_model_name = st.selectbox( "Mô hình Phân loại Ba lớp", [ "SemViQA/tc-xlmr-viwikifc", "SemViQA/tc-xlmr-isedsc01", "SemViQA/tc-infoxlm-viwikifc", "SemViQA/tc-infoxlm-isedsc01", "SemViQA/tc-erniem-viwikifc", "SemViQA/tc-erniem-isedsc01" ] ) # Threshold settings st.markdown("#### ⚖️ Ngưỡng Phân tích") tfidf_threshold = st.slider( "Ngưỡng TF-IDF", 0.0, 1.0, 0.5, help="Điều chỉnh độ nhạy trong việc tìm kiếm bằng chứng" ) length_ratio_threshold = st.slider( "Ngưỡng Tỷ lệ Độ dài", 0.1, 1.0, 0.5, help="Điều chỉnh độ dài tối đa của bằng chứng" ) # Display settings st.markdown("#### 👁️ Hiển thị") show_details = st.checkbox( "Hiển thị Chi tiết Xác suất", value=False, help="Hiển thị thông tin chi tiết về xác suất dự đoán" ) # Performance settings st.markdown("#### ⚡ Hiệu suất") num_threads = st.slider( "Số luồng CPU", 1, psutil.cpu_count(), psutil.cpu_count(logical=False), help="Điều chỉnh hiệu suất xử lý" ) os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = str(num_threads) os.environ["MKL_NUM_THREADS"] = str(num_threads) # Main content tabs = st.tabs(["🔍 Kiểm chứng", "📊 Lịch sử", "ℹ️ Thông tin"]) tokenizer_qatc, model_qatc = load_model(qatc_model_name, QATCForQuestionAnswering, device=DEVICE) tokenizer_bc, model_bc = load_model(bc_model_name, ClaimModelForClassification, is_bc=True, device=DEVICE) tokenizer_tc, model_tc = load_model(tc_model_name, ClaimModelForClassification, device=DEVICE) verdict_icons = { "SUPPORTED": "✅", "REFUTED": "❌", "NEI": "⚠️" } # --- Tab Verify --- with tabs[0]: col1, col2 = st.columns([2, 1]) with col1: st.markdown("### 📝 Nhập Thông tin") claim = st.text_area( "Câu khẳng định cần kiểm chứng", "Chiến tranh với Campuchia đã kết thúc trước khi Việt Nam thống nhất.", help="Nhập câu khẳng định cần được kiểm chứng" ) context = st.text_area( "Ngữ cảnh", "Sau khi thống nhất, Việt Nam tiếp tục gặp khó khăn do sự sụp đổ và tan rã của đồng minh Liên Xô cùng Khối phía Đông, các lệnh cấm vận của Hoa Kỳ, chiến tranh với Campuchia, biên giới giáp Trung Quốc và hậu quả của chính sách bao cấp sau nhiều năm áp dụng. Năm 1986, Đảng Cộng sản ban hành cải cách đổi mới, tạo điều kiện hình thành kinh tế thị trường và hội nhập sâu rộng. Cải cách đổi mới kết hợp cùng quy mô dân số lớn đưa Việt Nam trở thành một trong những nước đang phát triển có tốc độ tăng trưởng thuộc nhóm nhanh nhất thế giới, được coi là Hổ mới châu Á dù cho vẫn gặp phải những thách thức như tham nhũng, tội phạm gia tăng, ô nhiễm môi trường và phúc lợi xã hội chưa đầy đủ. Ngoài ra, giới bất đồng chính kiến, chính phủ một số nước phương Tây và các tổ chức theo dõi nhân quyền có quan điểm chỉ trích hồ sơ nhân quyền của Việt Nam liên quan đến các vấn đề tôn giáo, kiểm duyệt truyền thông, hạn chế hoạt động ủng hộ nhân quyền cùng các quyền tự do dân sự.", help="Nhập ngữ cảnh hoặc văn bản tham khảo" ) verify_button = st.button("🔍 Kiểm chứng", use_container_width=True) with col2: st.markdown("### 📊 Kết quả") if verify_button: with st.spinner("Đang kiểm chứng..."): # Preprocess texts preprocessed_claim = preprocess_text(claim) preprocessed_context = preprocess_text(context) # Clear memory and perform verification gc.collect() if DEVICE == "cuda": torch.cuda.empty_cache() start_time = time.time() # Monitor initial performance initial_perf = monitor_performance() result = perform_verification( preprocessed_claim, preprocessed_context, model_qatc, tokenizer_qatc, model_tc, tokenizer_tc, model_bc, tokenizer_bc, tfidf_threshold, length_ratio_threshold ) total_time = time.time() - start_time # Monitor final performance final_perf = monitor_performance() # Format details details = "" if show_details: details = f""" 3-Class Probability: {result['prob3class']:.2f} 3-Class Predicted Label: {['NEI', 'SUPPORTED', 'REFUTED'][result['pred_tc']]} 2-Class Probability: {result['prob2class']:.2f} 2-Class Predicted Label: {['SUPPORTED', 'REFUTED'][result['pred_bc']] if isinstance(result['pred_bc'], int) and result['pred_tc'] != 0 else 'Not used'} Performance Metrics: - GPU Memory Used: {final_perf.get('gpu_memory_used', 'N/A'):.2f} MB - GPU Memory Cached: {final_perf.get('gpu_memory_cached', 'N/A'):.2f} MB - CPU Usage: {final_perf['cpu_percent']}% - Memory Usage: {final_perf['memory_percent']}% """ # Store result with performance metrics st.session_state.latest_result = { "claim": claim, "evidence": result['evidence'], "verdict": result['verdict'], "evidence_time": result['evidence_time'], "verdict_time": result['verdict_time'], "total_time": total_time, "details": details, "qatc_model": qatc_model_name, "bc_model": bc_model_name, "tc_model": tc_model_name, "performance_metrics": final_perf } # Add to history if 'history' not in st.session_state: st.session_state.history = [] st.session_state.history.append(st.session_state.latest_result) # Display result with performance metrics res = st.session_state.latest_result verdict_class = { "SUPPORTED": "verdict-supported", "REFUTED": "verdict-refuted", "NEI": "verdict-nei" }.get(res['verdict'], "") st.markdown(f"""

Kết quả Kiểm chứng

Câu khẳng định: {res['claim']}

Bằng chứng: {res['evidence']}

{verdict_icons.get(res['verdict'], '')} {res['verdict']}

Thời gian trích xuất bằng chứng: {res['evidence_time']:.2f} giây

Thời gian phân loại: {res['verdict_time']:.2f} giây

Tổng thời gian: {res['total_time']:.2f} giây

Hiệu suất:

{f"
{res['details']}
" if show_details else ""}
""", unsafe_allow_html=True) # Download button with performance metrics result_text = f""" Câu khẳng định: {res['claim']} Bằng chứng: {res['evidence']} Kết luận: {res['verdict']} Chi tiết: {res['details']} Hiệu suất: - CPU: {res['performance_metrics']['cpu_percent']}% - RAM: {res['performance_metrics']['memory_percent']}% {f"- GPU Memory: {res['performance_metrics'].get('gpu_memory_used', 'N/A'):.2f} MB" if DEVICE == "cuda" else ""} """ st.download_button( "📥 Tải kết quả", data=result_text, file_name="ket_qua_kiem_chung.txt", mime="text/plain" ) else: st.info("Vui lòng nhập thông tin và nhấn nút Kiểm chứng để bắt đầu.") # --- Tab History --- with tabs[1]: st.markdown("### 📊 Lịch sử Kiểm chứng") if 'history' in st.session_state and st.session_state.history: # Download full history history_df = pd.DataFrame(st.session_state.history) st.download_button( "📥 Tải toàn bộ lịch sử", data=history_df.to_csv(index=False).encode('utf-8'), file_name="lich_su_kiem_chung.csv", mime="text/csv" ) # Display history for idx, record in enumerate(reversed(st.session_state.history), 1): st.markdown(f"""

Kiểm chứng #{idx}

Câu khẳng định: {record['claim']}

Kết luận: {verdict_icons.get(record['verdict'], '')} {record['verdict']}

Thời gian: {record['total_time']:.2f} giây

""", unsafe_allow_html=True) else: st.info("Chưa có lịch sử kiểm chứng.") # --- Tab Info --- with tabs[2]: st.markdown("""

ℹ️ Thông tin về SemViQA

SemViQA là hệ thống kiểm chứng thông tin tự động cho tiếng Việt, được phát triển bởi nhóm nghiên cứu tại Đại học Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia TP.HCM.

🔍 Cách sử dụng

  1. Nhập câu khẳng định cần kiểm chứng
  2. Nhập ngữ cảnh hoặc văn bản tham khảo
  3. Điều chỉnh các tham số trong phần Cài đặt nếu cần
  4. Nhấn nút Kiểm chứng

⚙️ Các tham số

📊 Kết quả

""", unsafe_allow_html=True)