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CHANGED
@@ -32,12 +32,12 @@ def train_model(sentence):
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32 |
# Word2Vec 모델 학습
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33 |
model = train_word2vec(sentences)
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34 |
unique_words = get_unique(model)
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35 |
-
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36 |
return model, unique_words
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37 |
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38 |
-
def
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39 |
target_word =target_word.lower() #################
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40 |
-
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41 |
# Word2Vec 모델 로드
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42 |
model = Word2Vec.load("word2vec.model")
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43 |
unique_words = get_unique(model)
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@@ -70,7 +70,7 @@ def process_model(target_word):
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70 |
for idx in dissimilar_word_indices:
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71 |
colors[idx] = 'rgba(138, 43, 226, 0.8)' # 가장 먼 단어들을 보라색으로 표시
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72 |
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73 |
-
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74 |
# Plotly를 사용한 3D 산점도 생성
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75 |
fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(
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76 |
x=word_vectors_3d[:, 0],
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32 |
# Word2Vec 모델 학습
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33 |
model = train_word2vec(sentences)
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34 |
unique_words = get_unique(model)
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35 |
+
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36 |
return model, unique_words
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37 |
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38 |
+
def process_text(target_word):
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39 |
target_word =target_word.lower() #################
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40 |
+
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41 |
# Word2Vec 모델 로드
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42 |
model = Word2Vec.load("word2vec.model")
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43 |
unique_words = get_unique(model)
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70 |
for idx in dissimilar_word_indices:
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71 |
colors[idx] = 'rgba(138, 43, 226, 0.8)' # 가장 먼 단어들을 보라색으로 표시
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72 |
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73 |
+
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74 |
# Plotly를 사용한 3D 산점도 생성
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75 |
fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(
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76 |
x=word_vectors_3d[:, 0],
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