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@@ -6,7 +6,7 @@ file_path = "book_introductions_with_predictions.xlsx"
 df = pd.read_excel(file_path)
 
 # 책 제목 검색
-st.title(" 책 소개글 기반 감정분석")
+st.title("책 소개글 기반 감정분석")
 
 # 사용자가 검색할 책 제목 입력
 search_title = st.text_input("책 제목을 입력하세요:")
@@ -26,17 +26,33 @@ st.title("각 감정별 확률 상위 10개의 책")
 # 확률 데이터를 공백으로 분리하여 긍정, 부정, 중립 열로 분리
 df[['긍정', '부정', '중립']] = df['확률'].str.strip('[]').str.split(expand=True).astype(float)
 
+def get_top_n_unique(df, column, n=10):
+    # 상위 n개의 도서를 추출하되 중복 제거
+    top_n = df.sort_values(by=column, ascending=False)
+    top_n_unique = []
+    seen_titles = set()
+
+    for index, row in top_n.iterrows():
+        if len(top_n_unique) >= n:
+            break
+        title = row['책 제목']
+        if title not in seen_titles:
+            top_n_unique.append(row)
+            seen_titles.add(title)
+    
+    return pd.DataFrame(top_n_unique)[['책 제목', column]]
+
 # 긍정 확률 상위 10개
-top_positive = df.sort_values(by='긍정', ascending=False).head(10)[['책 제목', '긍정']]
+top_positive = get_top_n_unique(df, '긍정', n=10)
 st.subheader("긍정 확률 상위 10개 책")
 st.table(top_positive)
 
 # 부정 확률 상위 10개
-top_negative = df.sort_values(by='부정', ascending=False).head(10)[['책 제목', '부정']]
+top_negative = get_top_n_unique(df, '부정', n=10)
 st.subheader("부정 확률 상위 10개 책")
 st.table(top_negative)
 
 # 중립 확률 상위 10개
-top_neutral = df.sort_values(by='중립', ascending=False).head(10)[['책 제목', '중립']]
+top_neutral = get_top_n_unique(df, '중립', n=10)
 st.subheader("중립 확률 상위 10개 책")
 st.table(top_neutral)