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@@ -61,7 +61,7 @@ def initialize_model():
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| 61 |
vectorizer = joblib.load("tfidf_vectorizer.pkl")
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else:
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| 63 |
# 초기 모델 및 벡터라이저 설정
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-
model = SGDClassifier(loss='
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vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000, stop_words="english")
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return model, vectorizer
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@@ -75,6 +75,7 @@ def incremental_training(texts, labels, model, vectorizer):
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| 75 |
joblib.dump(vectorizer, "tfidf_vectorizer.pkl")
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| 76 |
return model, vectorizer
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| 77 |
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| 78 |
# GPT-4를 이용해 반대 관점 기사 생성
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| 79 |
def generate_article_gpt4(prompt):
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| 80 |
try:
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| 61 |
vectorizer = joblib.load("tfidf_vectorizer.pkl")
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| 62 |
else:
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| 63 |
# 초기 모델 및 벡터라이저 설정
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| 64 |
+
model = SGDClassifier(loss='log_loss', max_iter=5, tol=None) # 'log_loss'로 수정
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| 65 |
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000, stop_words="english")
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| 66 |
return model, vectorizer
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| 67 |
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| 75 |
joblib.dump(vectorizer, "tfidf_vectorizer.pkl")
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| 76 |
return model, vectorizer
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| 77 |
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| 78 |
+
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| 79 |
# GPT-4를 이용해 반대 관점 기사 생성
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| 80 |
def generate_article_gpt4(prompt):
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| 81 |
try:
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