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