Update app.py

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@@ -11,7 +11,7 @@ import traceback
 
 warnings.filterwarnings("ignore")
 
-# 한글 폰트 설정
+# 한글 폰트 설정 (허깅페이스 환경에 맞게 수정 필요할 수 있음)
 plt.rcParams['font.family'] = 'NanumGothic'
 
 # 초기 불용어 목록
@@ -37,23 +37,28 @@ def extract_nouns(text):
         for sentence in sentences:
             if sentence.strip():  # 빈 문장 건너뛰기
                 extracted = noun_extractor.extract(sentence)
-                if extracted:
-                    nouns.extend([word for word, score in extracted.items() if score > 0])
+                if extracted is None:
+                    st.warning(f"다음 문장에서 명사 추출 실패: {sentence[:50]}...")
+                    continue
+                nouns.extend([word for word, score in extracted.items() if score > 0])
         return [noun for noun in nouns if len(noun) > 1]
     except Exception as e:
         st.error(f"명사 추출 중 오류 발생: {str(e)}")
+        st.error(f"문제가 발생한 텍스트: {text[:100]}...")
         return []
 
 @st.cache_data
 def preprocess_text(text, user_stopwords):
     try:
         if not text or not isinstance(text, str):
+            st.warning(f"유효하지 않은 입력: {type(text)}")
             return ""
         nouns = extract_nouns(text)
         nouns = [noun for noun in nouns if noun and noun not in user_stopwords]
         return ' '.join(nouns)
     except Exception as e:
         st.error(f"텍스트 전처리 중 오류 발생: {str(e)}")
+        st.error(f"문제가 발생한 텍스트: {text[:100]}...")
         return ""
 
 def topic_modeling(texts, n_components):
@@ -120,12 +125,15 @@ if uploaded_file is not None:
                 start = i * chunk_size
                 end = start + chunk_size if i < total_chunks - 1 else len(text)
                 chunk = text[start:end]
+                st.text(f"청크 {i+1} 처리 중: 길이 {len(chunk)} 문자")
                 preprocessed_chunk = preprocess_text(chunk, user_stopwords)
                 if preprocessed_chunk:
                     preprocessed_chunks.append(preprocessed_chunk)
+                else:
+                    st.warning(f"청크 {i+1}에서 유효한 텍스트가 추출되지 않았습니다.")
                 progress_bar.progress(min(1.0, (i + 1) / total_chunks))
                 
-                if i % 10 == 0:  # 매 10번째 청크마다 정보 출력
+                if i % 10 == 0 or i == total_chunks - 1:  # 매 10번째 청크와 마지막 청크에 대해 정보 출력
                     st.text(f"처리된 청크: {i+1}/{total_chunks}, 현재 청크 길이: {len(preprocessed_chunk)}")
             
             st.text(f"처리된 청크 수: {len(preprocessed_chunks)}")