- python = 3.8
Before clone this repo, you need to install Redis on PC(Linux-Ubuntu)
# download redis package
curl -fsSL https://packages.redis.io/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/redis-archive-keyring.gpg
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/redis-archive-keyring.gpg] https://packages.redis.io/deb $(lsb_release -cs) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/redis.list
sudo apt-get update
# the redis will running when it is installed successfully
sudo apt-get install redis
# start redis server
/etc/init.d/redis-server start
Run the following command and visit http://0.0.0.0:5000 (boardcast).
# clone the repo in branch GCPlogin
git clone -b multichat-https --single-branch https://github.com/TedYeh/messageWOZ.git
# change the directory
cd messageWOZ
# install dependencies
python3 -m pip install -r requirements.txt
# initialize the database
python3 resetdb.py
# start the server
gunicorn --bind 0.0.0.0:5000 --certfile=server.crt --keyfile=server.key --worker-class eventlet -w 1 data_labelling:app
Or you can change the code
socket_io.run(app, host='0.0.0.0', port=5000)
to
socket_io.run(app, host='127.0.0.1', port=5000)
in data_labeling/__init__.py
to run the system in your localhost.
選擇 Google 登入
來讀取Gmail、Calendar等資訊
若要更改為其他GCP網域,請修改
data_labeling/routes
目錄中的gcalendar.py
、gmail.py
及services.py
若要使用普通用戶登入,點選沒有帳號?點此註冊
來註冊帳號。
邀請碼為 959592
,可以修改 data_labelling/app.py
的 invitation_code
。
使用普通用戶才可進入對話匹配介面,進入介面後有至少有一人選擇系統(助理)端,一人選擇用戶(使用者)端,此时系統便會自動完成配對並進入對話介面。
提示:若在本地端 (http://localhost:5000) 測試此系統,可以使用 Chrome 的無痕視窗同時登入兩個帳號。
各對話頁面及設計請參考MessageWOZ資料標註系統操作說明.pdf 及 data_labeling/templates
目錄下的.html
。
帳號名稱:root,密碼:root
登入後即進入管理員介面(控制台)
管理員可以在控制台導入預先定義的任務,並導出已完成的對話。
-
導入任務步驟
- 選擇
Result Files
分頁,並進入inputs
目錄,上傳任務定義文件tasks.json
。
- 再回到管理首頁,點擊
點此導入
連結導入任務。若導入成功,系統會告知導入成功的任務數量。
- 可到
Task
分頁查看詳細的任務敘述。
- 選擇
-
導出對話
- 在首頁點選
點此導出
即可導出已完成任務對話。
- 在首頁點選
在 messageWOZ
目錄下執行以下指令:
# move to goal_generation directory
cd goal_generation
# run sentence_generator.py to get {num} of taks
python3 sentence_generator.py --num 100
執行指令後便會在 goal_generation
目錄下產生 goal_task.json
最後進入管理介面即可將 goal_task.json
導入系統進行對話。