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@@ -5,14 +5,15 @@ from transformers import pipeline
 # 1) 감성분석 모델 불러오기
 sentiment_analyzer = pipeline(
     "sentiment-analysis",
-    model="monologg/koelectra-base-finetuned-nsmc"
+    model="monologg/koelectra-base-finetuned-nsmc",
+    truncation=True
 )
 
 st.title("익명게시판 감성분석")
 
 st.write("""
 - CSV 또는 Excel 파일을 업로드해주세요.
-- 'content' 열(또는 원하는 열)에 게시글 텍스트가 있다고 가정합니다.
+- '내용' 열(또는 원하는 열)에 게시글 텍스트가 있다고 가정합니다.
 - 업로드 후 '감성분석 실행' 버튼을 누르면, 각 글에 대한 긍정/부정 레이블과 점수가 표시됩니다.
 """)
 
@@ -36,7 +37,7 @@ if uploaded_file is not None:
         
         for text in df["내용"]:  
             # 감성분석
-            result = sentiment_analyzer(text)
+            result = sentiment_analyzer(text, truncation=True)
             label = result[0]['label']        # positive/negative
             score = result[0]['score']        # 신뢰도(0~1)
             results_label.append(label)