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Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

# 한국어 단어 의미 네트워크 시각화

이 프로젝트는 한국어 단어들 간의 의미적 관계를 3D 공간에서 시각화하는 웹 애플리케이션입니다.

## 주요 기능

- BGE-M3 다국어 임베딩 모델을 사용한 단어 임베딩 생성
- t-SNE 알고리즘을 통한 차원 축소
- 코사인 유사도 기반 단어 간 관계 분석
- Plotly 라이브러리를 활용한 인터랙티브 3D 시각화
- 유사도 임계값 조절 기능

## 기술 스택

- **백엔드**: Flask
- **프론트엔드**: Vue.js, Bootstrap 5
- **데이터 처리**: SentenceTransformers, scikit-learn, numpy
- **시각화**: Plotly, NetworkX

## 사용 방법

1. 웹 인터페이스에서 유사도 임계값을 슬라이더로 조절합니다.
2. "그래프 생성" 버튼을 클릭하여 시각화를 업데이트합니다.
3. 마우스로 3D 그래프를 회전, 확대/축소하며 단어 간 관계를 탐색합니다.
4. 단어에 마우스를 올리면 해당 단어와 연결된 다른 단어들의 정보를 확인할 수 있습니다.

## 시각화 해석

- **위치**: 의미적으로 유사한 단어들은 3D 공간에서 서로 가까이 위치합니다.
- **엣지(연결선)**: 코사인 유사도가 임계값을 넘는 단어 쌍을 연결합니다.
- **색상**: Z축 값에 따라 색상이 달라지며, 유사한 색상의 단어들은 Z축 방향으로 유사한 의미를 갖습니다.

## 로컬에서 실행하기

```bash
pip install -r requirements.txt
python app.py
```

## 참고

이 애플리케이션은 허깅페이스 Spaces에 배포되어 있으며, 웹 브라우저에서 바로 사용할 수 있습니다. 
BGE-M3 임베딩 모델은 다국어 지원에 최적화되어 있어 한국어 단어 간의 의미적 관계를 효과적으로 분석합니다.

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© 2025 한국어 단어 의미 네트워크 시각화 프로젝트