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 import streamlit as st
 from keybert import KeyBERT
+import spacy
 import jieba
 
-# 初始化 KeyBERT 模型
-kw_model = KeyBERT()
+# 加載中文 spaCy 模型
+zh_model = spacy.load("zh_core_web_sm")
+bertModel = KeyBERT(model=zh_model)
 
 # Streamlit 介面
 st.title("KeyBERT 關鍵字抓取應用")
@@ -14,12 +16,16 @@ text = st.text_area("請貼上文字並按下按鈕以抓取關鍵字", height=2
 # 按鈕來觸發關鍵字抓取
 if st.button("抓取關鍵字"):
     if text:
-        # 使用 jieba 對輸入的中文文本進行精確模式分詞
-        words = " ".join(jieba.cut(text, cut_all=False))
+        # 使用 jieba 對輸入的中文文本進行分詞
+        doc = ' '.join(jieba.lcut(text))
         # 使用 KeyBERT 抓取關鍵字
-        keywords = kw_model.extract_keywords(words, stop_words='english')
+        keywords = bertModel.extract_keywords(doc, 
+                                              keyphrase_ngram_range=(1, 1),
+                                              stop_words=None,
+                                              top_n=10)
         st.write("抓取到的關鍵字及相關性分數:")
         for keyword, relevance in keywords:
             st.write(f"關鍵字: {keyword}, 相關性分數: {relevance:.4f}")
     else:
         st.write("請先輸入文字")
+