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@@ -6,8 +6,48 @@ colorTo: indigo
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sdk: streamlit
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sdk_version: "1.20.0"
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app_file: app.py
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suggested_hardware: cpu-basic #
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# NewChannel IELTS作文智能评估系统
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sdk: streamlit
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sdk_version: "1.20.0"
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app_file: app.py
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suggested_hardware: cpu-basic # 使用CPU
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fullWidth: true
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header: default
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short_description: IELTS作文自动评分与反馈系统
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tags: ["IELTS", "作文评估", "NLP"]
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models: ["yitongwu73/finetuned-roberta-base", "Noracle/finetuned-distilbart-cnn-12-6"]
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# NewChannel IELTS作文智能评估系统
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## 简介
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本系统基于Hugging Face预训练模型，实现IELTS写作Task 2的自动评分与详细反馈生成，包含两个核心功能：
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1. **整体分数预测**（Pipeline 1）：使用RoBERTa模型预测0-9分的连续分数
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2. **详细维度反馈**（Pipeline 2）：使用DistilBART模型生成各维度（任务完成度、连贯与衔接等）的评分和评语
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## 部署说明
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### 环境依赖
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- Python >= 3.8
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- 依赖包：见`requirements.txt`
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### 启动方法
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1. 在Hugging Face Spaces中创建新应用，选择`Python`框架
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2. 上传以下文件：
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- `app.py`：主应用程序
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- `requirements.txt`：依赖配置
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- `.streamlit/config.toml`（可选，用于配置GPU等参数）
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3. 配置环境变量（如有需要）：
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- `HF_TOKEN`：Hugging Face访问令牌（用于加载私有模型）
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### 使用说明
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1. 在输入框中分别填写**作文题目（Prompt）**和**作文正文（Essay）**
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2. 点击“生成评估报告”按钮
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3. 系统将返回：
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- 整体分数（基于Pipeline 1）
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- 详细维度反馈（基于Pipeline 2）
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## 模型信息
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- **Pipeline 1**：[yitongwu73/finetuned-roberta-base](https://huggingface.co/yitongwu73/finetuned-roberta-base)
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基于RoBERTa的序列分类模型，用于回归任务（连续分数预测）
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- **Pipeline 2**：[Noracle/finetuned-distilbart-cnn-12-6](https://huggingface.co/Noracle/finetuned-distilbart-cnn-12-6)
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基于DistilBART的文本生成模型，用于结构化反馈生成
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## 联系我们
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- 公司：NewChannel International Education Group Limited
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- 官网：[https://www.xhd.cn](https://www.xhd.cn)
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