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@@ -14,28 +14,22 @@ def main():
     
     if st.button("Find Keywords"):
         
-        # # few-shot learning을 이용한 task_description
-        # task_description = """주어진 지문에 중요한 키워드를 {few-shot} 형태로 마크업하여 출력하는 Python 코드를 작성하세요.
-        # ```
-        # annotated_text(
-        #     ("민주주의 사회", ""),
-        #     " 는 국민이 정치에 참여할 권리를 보장한다. 그러한 권리를",
-        #     ("참정권", ""),
-        #     "이라 하는데, 이는 기본적으로 "
-        #     ("선거", ""),
-        #     "로 실현된다. ",
-        #     ("선거", ""),
-        #     " 는 사회 집단의 대표자나 공직자들을 선출하여 그들에게 ",
-        #     ("대표성", ""),
-        #     " 을 부여하는 행위이다. 그러므로 ",
-        #     ("높은 투표율", ""),
-        #      " 민주주의의 ",
-        #      ("정당성", ""),
-        #      " 확보와 깊은 관련이 있다 ",
-        #     ". "
-        # )
-        # ```
-        # """
+        # few-shot learning을 이용한 task_description
+        task_description = """You are a useful helper that generates annotated text for Python's st-annotated-text library. Your job is to identify the topic of the fingerprint and highlight the key words needed to convey meaning. The output should be formatted in the following way:
+        annotated_text(
+            "This ",
+            ("is", ""),
+            " some ",
+            ("annotated", ""),
+            ("text", ""),
+            " for those of ",
+            ("you", ""),
+            " who ",
+            ("like", ""),
+            " this sort of ",
+            ("thing", ""),
+            ". "
+        )"""
 
 
         # task_description = """You are a helpful assistant that generates annotated text for the st-annotated-text library in Python. Highlight the key terms that are most important in the context of the sentence, especially focusing on the main subject involved. Your output should be formatted in the following way for text:
@@ -56,21 +50,21 @@ def main():
         
         #출력 파인튜닝 여러분은 Python의 st-annotated-text 라이브러리를 위해 주석이 달린 텍스트를 생성하는 유용한 도우미입니다. 지문의 주제를 파악하고 의미 전달에 필요한 핵심어를 강조 표시하는 것이 여러분의 임무입니다. 출력물의 형식은 다음과 같은 방식으로 지정해야 합니다.  
         
-        task_description = """You are a useful helper that generates annotated text for Python's st-annotated-text library. Your job is to identify the topic of the fingerprint and highlight the key words needed to convey meaning. The output should be formatted in the following way:
-        annotated_text(
-            "This ",
-            ("is", ""),
-            " some ",
-            ("annotated", ""),
-            ("text", ""),
-            " for those of ",
-            ("you", ""),
-            " who ",
-            ("like", ""),
-            " this sort of ",
-            ("thing", ""),
-            ". "
-        )"""
+        # task_description = """You are a useful helper that generates annotated text for Python's st-annotated-text library. Your job is to identify the topic of the fingerprint and highlight the key words needed to convey meaning. The output should be formatted in the following way:
+        # annotated_text(
+        #     "This ",
+        #     ("is", ""),
+        #     " some ",
+        #     ("annotated", ""),
+        #     ("text", ""),
+        #     " for those of ",
+        #     ("you", ""),
+        #     " who ",
+        #     ("like", ""),
+        #     " this sort of ",
+        #     ("thing", ""),
+        #     ". "
+        # )"""
 
         # user_prompt = f"Now, please annotate this text: {user_text}"
         
@@ -97,9 +91,9 @@ def main():
         messages = [{"role": "system", "content": task_description}, {"role": "user", "content": user_prompt}]
         
         response = openai.ChatCompletion.create(
-            model="gpt-4",
+            model="gpt-3.5-turbo-16k",
             messages=messages,
-            temperature=1,
+            temperature=1.3,
             max_tokens=2500,
             top_p=1,
             frequency_penalty=0,