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Sleeping
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File size: 8,928 Bytes
03e7c21 979f3c3 03e7c21 | 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 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 | """Rendu HTML « Absorption d'erreur » — Sprint 94 (B.3).
Suite directe ``picarones/core/error_absorption.py``. Pattern
identique aux autres rendus : server-side, pas de JS, anti-
injection systématique.
Vue
---
Tableau résumé des jonctions du pipeline ; chaque ligne décrit
un module post-correction et présente :
- erreurs en entrée vs en sortie ;
- nb corrigées (gradient vert), nb introduites (gradient rouge) ;
- taux de correction (gradient vert), taux d'introduction
(gradient rouge) ;
- amélioration nette (n_corrected - n_introduced) — coloré.
- éventuellement un échantillon de tokens corrigés/introduits.
Adaptive : ``""`` si la liste est vide.
Note d'intégration
------------------
Module pur — la liste ``junctions`` est composée par
l'utilisateur depuis son benchmark de pipeline composée :
.. code-block:: python
from picarones.measurements.error_absorption import (
compute_error_absorption, aggregate_error_absorption,
)
from picarones.report.error_absorption_render import (
build_error_absorption_html,
)
junctions = []
for step in pipeline.steps_with_text_output:
per_doc = [
compute_error_absorption(doc.gt_text, doc.before_text,
doc.after_text)
for doc in benchmark.docs
]
agg = aggregate_error_absorption(per_doc)
if agg is not None:
agg["junction_name"] = step.name
junctions.append(agg)
html = build_error_absorption_html(junctions, labels)
"""
from __future__ import annotations
from html import escape as _e
from typing import Optional
def _color_for_correction(rate: float) -> str:
"""Faible (rouge) → élevé (vert) — bon = beaucoup corrigées."""
f = max(0.0, min(1.0, rate))
if f < 0.5:
t = f / 0.5
r = 235
g = int(70 + (200 - 70) * t)
b = 70
else:
t = (f - 0.5) / 0.5
r = int(235 + (60 - 235) * t)
g = int(200 + (160 - 200) * t)
b = int(70 + (90 - 70) * t)
return f"#{r:02x}{g:02x}{b:02x}"
def _color_for_introduction(rate: float) -> str:
"""Faible (vert) → élevé (rouge) — bon = peu introduites."""
f = max(0.0, min(1.0, rate))
if f < 0.5:
t = f / 0.5
r = int(60 + (235 - 60) * t)
g = int(160 + (180 - 160) * t)
b = int(90 + (60 - 90) * t)
else:
t = (f - 0.5) / 0.5
r = int(235 + (220 - 235) * t)
g = int(180 + (50 - 180) * t)
b = int(60 + (50 - 60) * t)
return f"#{r:02x}{g:02x}{b:02x}"
def _color_for_net(net: int, max_abs: int) -> str:
"""Vert si positif, rouge si négatif. Saturation à max_abs."""
if max_abs <= 0 or net == 0:
return "#a7f0a7"
f = max(-1.0, min(1.0, net / max_abs))
if f >= 0:
# vert clair → vert profond
r = int(167 + (90 - 167) * f)
g = int(240 + (200 - 240) * f)
b = int(167 + (90 - 167) * f)
else:
f = -f
r = int(167 + (220 - 167) * f)
g = int(240 + (50 - 240) * f)
b = int(167 + (50 - 167) * f)
return f"#{r:02x}{g:02x}{b:02x}"
def build_error_absorption_html(
junctions: Optional[list],
labels: Optional[dict[str, str]] = None,
*,
sample_max: int = 8,
) -> str:
"""Construit la vue HTML « Absorption d'erreur ».
Parameters
----------
junctions:
Liste de dicts (un par jonction de pipeline), enrichis
d'un ``junction_name``. Si vide ou ``None``, retourne
``""``.
labels:
Dict i18n. Clés sous le préfixe ``absorption_*``.
sample_max:
Nombre maximal de tokens corrigés/introduits affichés
en cellule échantillon.
"""
if not junctions:
return ""
rows = [
j for j in junctions
if isinstance(j, dict) and j.get("junction_name")
]
if not rows:
return ""
labels = labels or {}
title = labels.get(
"absorption_title", "Absorption d'erreur par jonction",
)
note = labels.get(
"absorption_note",
"À chaque jonction du pipeline, deux flux sont mesurés "
"indépendamment : combien d'erreurs sont corrigées et "
"combien sont introduites. Une jonction qui corrige "
"beaucoup mais introduit aussi beaucoup absorbe les "
"différences amont au lieu de les améliorer.",
)
h_junction = labels.get("absorption_junction", "Jonction")
h_errors_before = labels.get("absorption_errors_before", "Erreurs avant")
h_errors_after = labels.get("absorption_errors_after", "Erreurs après")
h_corrected = labels.get("absorption_corrected", "Corrigées")
h_introduced = labels.get("absorption_introduced", "Introduites")
h_corr_rate = labels.get("absorption_corr_rate", "% corrigées")
h_intro_rate = labels.get("absorption_intro_rate", "% introduites")
h_net = labels.get("absorption_net", "Amélioration nette")
h_sample = labels.get("absorption_sample", "Échantillon (intro)")
# Saturation pour le gradient « net »
max_abs_net = max(
(abs(int(r.get("net_improvement") or 0)) for r in rows), default=1,
) or 1
parts = [
'<section class="absorption-section" style="margin:1rem 0">',
f'<h3 style="margin:0 0 .3rem 0">{_e(title)}</h3>',
f'<div style="font-size:.85rem;opacity:.75;margin-bottom:.6rem">'
f'{_e(note)}</div>',
'<table style="border-collapse:collapse;width:100%;'
'font-size:.9rem">',
'<thead><tr>',
]
for col in (h_junction, h_errors_before, h_errors_after,
h_corrected, h_introduced, h_corr_rate,
h_intro_rate, h_net, h_sample):
parts.append(
f'<th style="padding:.4rem .6rem;text-align:left;'
f'border-bottom:1px solid #ccc;font-weight:600">'
f'{_e(col)}</th>'
)
parts.append("</tr></thead><tbody>")
for entry in rows:
name = str(entry.get("junction_name") or "?")
n_eb = int(entry.get("n_errors_before") or 0)
n_ea = int(entry.get("n_errors_after") or 0)
n_corr = int(entry.get("n_corrected") or 0)
n_intro = int(entry.get("n_introduced") or 0)
net = int(entry.get("net_improvement") or 0)
corr_rate = entry.get("correction_rate")
intro_rate = entry.get("introduction_rate")
if isinstance(corr_rate, (int, float)):
corr_rate_str = f"{corr_rate * 100:.1f}%"
corr_color = _color_for_correction(float(corr_rate))
corr_cell = (
f'<td style="padding:.4rem .6rem;text-align:right;'
f'background:{corr_color};font-family:monospace;'
f'font-weight:600">{corr_rate_str}</td>'
)
else:
corr_cell = (
'<td style="padding:.4rem .6rem;text-align:right;'
'opacity:.4">—</td>'
)
if isinstance(intro_rate, (int, float)):
intro_rate_str = f"{intro_rate * 100:.1f}%"
intro_color = _color_for_introduction(float(intro_rate))
intro_cell = (
f'<td style="padding:.4rem .6rem;text-align:right;'
f'background:{intro_color};font-family:monospace;'
f'font-weight:600">{intro_rate_str}</td>'
)
else:
intro_cell = (
'<td style="padding:.4rem .6rem;text-align:right;'
'opacity:.4">—</td>'
)
net_color = _color_for_net(net, max_abs_net)
intro_sample = entry.get("introduced_tokens_sample") or []
sample_cell_text = ", ".join(
_e(str(t)) for t in intro_sample[:sample_max]
) or "—"
if len(intro_sample) > sample_max:
sample_cell_text += " …"
parts.append(
f'<tr>'
f'<td style="padding:.4rem .6rem">{_e(name)}</td>'
f'<td style="padding:.4rem .6rem;text-align:right;'
f'font-family:monospace">{n_eb}</td>'
f'<td style="padding:.4rem .6rem;text-align:right;'
f'font-family:monospace">{n_ea}</td>'
f'<td style="padding:.4rem .6rem;text-align:right;'
f'font-family:monospace">{n_corr}</td>'
f'<td style="padding:.4rem .6rem;text-align:right;'
f'font-family:monospace">{n_intro}</td>'
f'{corr_cell}'
f'{intro_cell}'
f'<td style="padding:.4rem .6rem;text-align:right;'
f'background:{net_color};font-family:monospace;'
f'font-weight:600">{net:+d}</td>'
f'<td style="padding:.4rem .6rem;font-family:monospace;'
f'font-size:.8rem">{sample_cell_text}</td>'
f'</tr>'
)
parts.append("</tbody></table></section>")
return "".join(parts)
__all__ = ["build_error_absorption_html"]
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