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 # 한국어 토픽 모델링 앱
 
-이 Streamlit 앱은 사용자가 CSV 파일을 업로드하고 한국어 텍스트에 대한 토픽 모델링을 수행할 수 있게 해줍니다. 또한 Claude API를 사용하여 생성된 토픽에 대한 해석을 제공합니다.
+이 Streamlit 앱은 사용자가 CSV 파일을 업로드하고 한국어 텍스트에 대한 토픽 모델링을 수행할 수 있게 해주는 도구입니다. 또한 Claude API를 사용하여 생성된 토픽에 대한 해석을 제공합니다.
 
-## 기능
+## 주요 기능
 
-- CSV 파일 업로드
-- 텍스트 컬럼 선택
-- 토픽 수 설정
+- CSV 파일 업로드 및 분석
+- 텍스트 컬럼 선택 기능
+- 사용자 지정 토픽 수 설정
 - 한국어 텍스트 전처리 (형태소 분석, 불용어 제거 등)
-- 토픽 모델링 실행
+- LDA를 이용한 토픽 모델링 수행
 - 토픽별 상위 10개 단어와 TF-IDF 값 표시
-- 문서 내 토픽 비중 그래프 표시
-- Claude API를 사용한 토픽 해석
+- 문서 내 토픽 비중을 보여주는 그래프 제공
+- Claude API를 활용한 토픽 해석 기능
 
 ## 사용 방법
 
 1. 사이드바에서 CSV 파일을 업로드합니다.
-2. 텍스트가 포함된 컬럼을 선택합니다.
+2. 분석하고자 하는 텍스트가 포함된 컬럼을 선택합니다.
 3. 원하는 토픽 수를 설정합니다.
 4. "토픽 모델링 실행" 버튼을 클릭합니다.
 5. 결과를 확인합니다.
 
-## 참고 사항
+## 주의사항
 
-이 앱을 사용하려면 유효한 Claude API 키가 필요합니다. API 키는 환경 변수로 설정하거나 앱 내에서 직접 입력할 수 있습니다.
+- 이 앱을 사용하려면 유효한 Claude API 키가 필요합니다. 
+- API 키는 환경 변수로 설정하거나 앱 내에서 직접 입력할 수 있습니다.
+- 대용량 파일 처리 시 시간이 오래 걸릴 수 있으니 주의해 주세요.
+- API 키와 같은 민감한 정보는 안전하게 관리해 주세요.
+
+## 설치 및 로컬 실행
+
+로컬 환경에서 이 앱을 실행하고 싶다면 다음 단계를 따르세요:
+
+1. 필요한 패키지 설치:
+   ```
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+
+2. 앱 실행:
+   ```
+   streamlit run app.py
+   ```
+
+## 기술 스택
+
+- Python
+- Streamlit
+- scikit-learn
+- KoNLPy
+- Anthropic Claude API
+
+## 피드백 및 기여
+
+이 프로젝트에 대한 피드백이나 개선 제안은 언제나 환영합니다. 이슈를 생성하거나 풀 리퀘스트를 보내주세요.