Apppublic

kursornn/russian-pii-detection-leaderboard

sourceHugging Facemitupdated 3mo agoView on Hugging Face

1likes

App README

PII-Bench (RU) — лидерборд

Gradio-лидерборд устойчивости open-source PII-детекции для русского языка поверх готовых CSV-снапшотов. Часть магистерской ВКР (ИТМО).

Вкладки

—Чистые данные — качество 6 систем на неискажённом тексте: Entity/Domain F1/P/R + задержка p50/p95. Реальные числа эксперимента 1.
—Устойчивость к шуму — кривые деградации F1(уровень) с 95% CI, тепловая карта F1 по типам × уровням шума, фильтруемая таблица. Фильтры: сплит, тип шума, набор систем.
—Гипотезы — статусы предзарегистрированных гипотез (если есть data/hypotheses_summary.csv).

Данные

Лидерборд читает локальные CSV из data/:

Файл	Назначение	Статус
`clean_summary.csv`	чистое качество (вкладка 1)	реальные данные
`noise_metrics_full.csv`	устойчивость к шуму (вкладка 2)	реальные данные
`noise_metrics_full.SAMPLE.csv`	демо, если реального файла нет	синтетика
`hypotheses_summary.csv`	вердикты гипотез (вкладка 3)	реальные данные

Лидерборд предпочитает реальный noise_metrics_full.csv; файл *.SAMPLE.csv используется только когда реального нет (тогда показывается красный баннер). Схема noise_metrics_full.csv: system,noise_type,noise_level,split,precision,recall,f1,f1_ci_low,f1_ci_high

Запуск локально

bash

cd leaderboard
pip install -r requirements.txt
python app.py        # http://127.0.0.1:7860

Деплой на Hugging Face Spaces

1.Создать Space (SDK: Gradio).
2.Загрузить содержимое каталога leaderboard/ (включая data/).
3.Space соберётся по requirements.txt и запустит app.py.

Стек закреплён под текущее окружение Spaces: Gradio 5.50 (sdk_version, стабильная ветка LTS) на Python 3.12 (python_version), SSR выключён в app.py.

Обновление данных: коммит свежего data/noise_metrics_full.csv (его кладёт регулярный прогон Airflow на шаге publish).