diff --git a/src/streamlit_app.py b/src/streamlit_app.py index dc785b7..c47d9d4 100644 --- a/src/streamlit_app.py +++ b/src/streamlit_app.py @@ -12,81 +12,257 @@ from src.models import train_model, save_model, load_model, compare_models # 设置页面配置 st.set_page_config( - page_title="垃圾短信分类系统", - page_icon="📱", + page_title="垃圾短信分类器", + page_icon="�️", layout="wide", initial_sidebar_state="expanded" ) -# 应用标题 -st.title("📱 垃圾短信分类系统") +# 自定义CSS - 欧洲中世纪风格 +st.markdown("""""", unsafe_allow_html=True) + +# 应用标题 - 中世纪风格 +st.markdown(""" +
+

+ ⚔️ 中世纪垃圾短信分类器 +

+

+ 保护您的通信，抵御垃圾信息的入侵 +

+
+""", unsafe_allow_html=True) + st.markdown("---") -# 侧边栏 +# 侧边栏 - 中世纪风格 with st.sidebar: - st.header("系统配置") + st.markdown(""" +
+

+ 🛡️ 骑士工坊 +

+

+ 系统配置 +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) + + # 模型选择 - 中世纪风格 + st.markdown(""" +
+

+ ⚔️ 选择武器 +

+

+ 选择用于抵御垃圾信息的武器 +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) - # 模型选择 model_option = st.selectbox( - "选择模型", + label="", options=["lightgbm", "logistic_regression"], index=0, - help="选择用于分类的机器学习模型" + format_func=lambda x: "圣光使者 (LightGBM)" if x == "lightgbm" else "智慧之剑 (Logistic Regression)" ) - # 语言选择 + # 语言选择 - 中世纪风格 + st.markdown(""" +
+

+ 📜 选择语言 +

+

+ 选择预言师的语言 +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) + lang_option = st.selectbox( - "输出语言", + label="", options=["中文", "英文"], - index=0, - help="选择分类结果和解释的输出语言" + index=0 ) - # 系统说明 + # 系统说明 - 中世纪风格 st.markdown("---") - st.header("关于系统") - st.info( - "这是一个基于传统机器学习 + LLM + Agent的垃圾短信分类系统。\n"\ - "- 使用LightGBM和Logistic Regression进行分类\n"\ - "- 利用DeepSeek LLM解释分类结果\n"\ - "- 通过Agent实现工具调用和结果整合" - ) + st.markdown(""" +
+

+ 🏰 关于城堡 +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) + + st.markdown(""" +
+

🛡️ 城堡防御系统

+

这是一座由现代魔法和古老智慧构建的防御城堡：

+ +

+ 保护您的通信不受垃圾信息的侵袭！ +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) -# 主内容区域 +# 主内容区域 - 中世纪风格 col1, col2 = st.columns([1, 1], gap="large") with col1: - # 短信输入 - st.header("输入短信") + # 短信输入 - 中世纪风格 + st.markdown(""" +
+

+ 📜 信件输入 +

+

+ 输入需要检查的信件内容 +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) # 单条短信输入 sms_input = st.text_area( - "请输入要分类的短信", + label="", height=200, - placeholder="例如：WINNER!! As a valued network customer you have been selected to receivea £900 prize reward!" + placeholder="例如：WINNER!! As a valued network customer you have been selected to receivea £900 prize reward!", + help="输入需要分类的短信内容" ) - # 分类按钮 + # 分类按钮 - 中世纪风格 classify_button = st.button( - "📊 开始分类", + "⚔️ 开始检查", type="primary", use_container_width=True, disabled=sms_input.strip() == "" ) - # 批量上传功能 + # 批量上传功能 - 中世纪风格 st.markdown("---") - st.header("批量分类") + st.markdown(""" +
+

+ 📦 批量检查 +

+

+ 上传多封信件进行批量检查 +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) + uploaded_file = st.file_uploader( - "上传CSV文件（包含text列）", + label="", type=["csv"], - help="上传包含短信文本的CSV文件，系统将自动分类" + help="上传包含短信文本的CSV文件（需要包含text列）" ) - # 模型训练功能（可选） - with st.expander("🔧 模型训练", expanded=False): - if st.button("重新训练模型"): - with st.spinner("正在训练模型..."): + # 模型训练功能（可选） - 中世纪风格 + with st.expander("🔧 锻造武器", expanded=False): + st.markdown(""" +
+

+ 铁匠工坊 +

+

+ 重新锻造您的武器，提升防御能力 +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) + + if st.button("⚒️ 重新锻造武器"): + with st.spinner("🔨 铁匠正在锻造武器..."): try: # 加载和预处理数据 df = load_data("../data/spam.csv") @@ -97,9 +273,25 @@ with col1: model, params = train_model(train_df, model_type=model_option) save_model(model, model_option) - st.success(f"{model_option} 模型训练完成！") + st.markdown(""" +
+ ✨ 武器锻造完成！ +

+ 您的 {} 已准备好进行战斗！ +

+
+ """ + .format("圣光使者 (LightGBM)" if model_option == "lightgbm" else "智慧之剑 (Logistic Regression)"), unsafe_allow_html=True) except Exception as e: - st.error(f"模型训练失败：{e}") + st.markdown(""" +
+ ❌ 锻造失败！ +

+ 铁匠遇到了问题：{} +

+
+ """ + .format(e), unsafe_allow_html=True) with col2: # 分类结果显示 @@ -115,54 +307,140 @@ with col2: # 显示分类结果 st.subheader("📋 分类标签") - # 根据标签显示不同的样式 + # 根据标签显示不同的样式 - 中世纪风格 if result['classification']['label'] == "spam": - st.error(f"⚠️ 这是一条**垃圾短信**") + st.markdown(""" +
+ ⚠️ 这是一封**垃圾信件**！ +

+ 建议您谨慎对待此信件！ +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) else: - st.success(f"✅ 这是一条**正常短信**") + st.markdown(""" +
+ ✅ 这是一封**正常信件** +

+ 此信件安全，可以放心阅读！ +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) - # 显示概率 - st.subheader("📊 分类概率") + # 显示概率 - 中世纪风格 + st.markdown(""" +
+

+ 📊 预言概率 +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) prob_df = pd.DataFrame.from_dict( result['classification']['probability'], orient='index', columns=['概率'] ) + prob_df.index = ['垃圾信件', '正常信件'] if lang_option == '中文' else ['Spam', 'Ham'] st.bar_chart(prob_df) - # 显示详细结果 - st.subheader("📝 详细结果") + # 显示详细结果 - 中世纪风格 + st.markdown(""" +
+

+ � 详细预言 +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) + with st.expander("查看详细分类结果", expanded=True): st.json(result['classification'], expanded=False) - # 显示解释和建议 - st.subheader("🤔 结果解释") - with st.expander("查看分类解释", expanded=True): - st.write(f"**内容摘要**：{result['explanation']['content_summary']}") - st.write(f"**分类原因**：{result['explanation']['classification_reason']}") - st.write(f"**可信度**：{result['explanation']['confidence_level']} - {result['explanation']['confidence_explanation']}") + # 显示解释和建议 - 中世纪风格 + st.markdown(""" +
+

+ � 预言师的解释 +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) + + with st.expander("查看预言解释", expanded=True): + st.markdown(""" +
+

📝 内容摘要：{}

+

⚖️ 预言原因：{}

+

🔮 可信度：{} - {}

+
+ """ + .format( + result['explanation']['content_summary'], + result['explanation']['classification_reason'], + result['explanation']['confidence_level'], + result['explanation']['confidence_explanation'] + ), unsafe_allow_html=True) + + st.markdown(""" +
+

+ 💡 行动建议 +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) + + suggestion_html = """ +
+
    + """ - st.subheader("💡 行动建议") for i, suggestion in enumerate(result['explanation']['suggestions']): - st.write(f"{i+1}. {suggestion}") + suggestion_html += f"
  1. {suggestion}
    2. " + + suggestion_html += """ +
+
+ """ + + st.markdown(suggestion_html, unsafe_allow_html=True) except Exception as e: - st.error(f"分类失败：{e}") + st.markdown(""" +
+ ❌ 预言失败！ +

+ 预言师遇到了问题：{} +

+
+ """ + .format(e), unsafe_allow_html=True) - # 批量分类结果 + # 批量分类结果 - 中世纪风格 if uploaded_file is not None: - with st.spinner("正在批量分类..."): + with st.spinner("🧙‍♂️ 预言师正在批量解析信件..."): try: # 读取上传的文件 df = pd.read_csv(uploaded_file) if "text" not in df.columns: - st.error("CSV文件必须包含'text'列") + st.markdown(""" +
+ ❌ 预言失败！ +

+ 信件文件必须包含'text'列 +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) else: # 限制处理数量 max_rows = 100 if len(df) > max_rows: - st.warning(f"文件包含 {len(df)} 条记录，仅处理前 {max_rows} 条") + st.markdown(""" +
+ ⚠️ 警告 +

+ 信件文件包含 {len(df)} 封信件，预言师将只解析前 {max_rows} 封 +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) df = df.head(max_rows) # 批量分类 @@ -181,41 +459,63 @@ with col2: # 转换为DataFrame results_df = pd.DataFrame(results) - # 显示结果统计 - st.subheader("📊 分类统计") + # 显示结果统计 - 中世纪风格 + st.markdown(""" +
+

+ 📊 预言统计 +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) + label_counts = results_df["label"].value_counts() + label_counts.index = label_counts.index.map({"spam": "垃圾信件", "ham": "正常信件"}) st.bar_chart(label_counts) - # 显示结果表格 - st.subheader("📋 分类结果") + # 显示结果表格 - 中世纪风格 + st.markdown(""" +
+

+ � 预言结果 +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) + st.dataframe( results_df, use_container_width=True, column_config={ - "text": st.column_config.TextColumn("短信内容", width="medium"), - "label": st.column_config.TextColumn("分类标签"), + "text": st.column_config.TextColumn("信件内容", width="medium"), + "label": st.column_config.TextColumn("预言标签"), "spam_probability": st.column_config.ProgressColumn( - "垃圾短信概率", + "垃圾信件概率", format="%.2f", min_value=0.0, max_value=1.0 ), "ham_probability": st.column_config.ProgressColumn( - "正常短信概率", + "正常信件概率", format="%.2f", min_value=0.0, max_value=1.0 ), "content_summary": st.column_config.TextColumn("内容摘要", width="medium"), - "classification_reason": st.column_config.TextColumn("分类原因", width="medium") + "classification_reason": st.column_config.TextColumn("预言原因", width="medium") } ) - # 下载结果 - st.subheader("💾 下载结果") + # 下载结果 - 中世纪风格 + st.markdown(""" +
+

+ 💾 保存预言 +

+
+ """, unsafe_allow_html=True) + csv = results_df.to_csv(index=False).encode('utf-8') st.download_button( - label="下载分类结果 (CSV)", + label="📄 下载预言结果", data=csv, file_name="spam_classification_results.csv", mime="text/csv", @@ -223,11 +523,28 @@ with col2: ) except Exception as e: - st.error(f"批量分类失败：{e}") + st.markdown(""" +
+ ❌ 预言失败！ +

+ 预言师遇到了问题：{} +

+
+ """ + .format(e), unsafe_allow_html=True) -# 页脚 +# 页脚 - 中世纪风格 st.markdown("---") -st.markdown( - "
© 2026 垃圾短信分类系统 | 基于传统机器学习 + LLM + Agent
", - unsafe_allow_html=True -) \ No newline at end of file +st.markdown(""" +
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+ 🏰 中世纪垃圾短信防御城堡 +

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+ © 2026 由骑士团建造 | 基于传统魔法 + LLM 预言 + Agent 使者 +

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+ 保护您的通信不受垃圾信息的侵袭！ +

+
+""", unsafe_allow_html=True) \ No newline at end of file