Update app.py

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@@ -26,12 +26,17 @@ def fetch_naver_news(query, display=10, start=1, sort="date"):
     else:
         raise Exception(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")
 
-# Step 2: Hugging Face 감성 분석 모델 로드
+# Step 2: Hugging Face 번역 모델 로드 (한국어 -> 영어)
+def load_translation_model():
+    translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-ko-en")
+    return translator
+
+# Step 3: Hugging Face 감성 분석 모델 로드
 def load_huggingface_model():
     classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
     return classifier
 
-# Step 3: 정치 성향 분류 함수
+# Step 4: 정치 성향 분류 함수
 def classify_political_sentiment(text, classifier):
     # 감성 분석 실행
     result = classifier(text[:512])  # 입력이 너무 길면 잘라서 분석
@@ -53,8 +58,8 @@ def classify_political_sentiment(text, classifier):
     else:
         return "중립", sentiment_score
 
-# Step 4: 뉴스 분석 및 결과 출력
-def analyze_news_political_orientation(news_items, classifier):
+# Step 5: 뉴스 분석 및 결과 출력
+def analyze_news_political_orientation(news_items, classifier, translator):
     results = {"진보": 0, "보수": 0, "중립": 0}
     detailed_results = []
 
@@ -63,8 +68,11 @@ def analyze_news_political_orientation(news_items, classifier):
         description = item["description"]
         combined_text = f"{title}. {description}"
 
+        # 번역: 한국어 -> 영어
+        translated_text = translator(combined_text)[0]['translation_text']
+
         # 정치 성향 분류
-        orientation, score = classify_political_sentiment(combined_text, classifier)
+        orientation, score = classify_political_sentiment(translated_text, classifier)
         results[orientation] += 1
         detailed_results.append({
             "제목": title,
@@ -91,9 +99,10 @@ if st.button("분석 시작"):
 
             # Hugging Face 모델 로드
             classifier = load_huggingface_model()
+            translator = load_translation_model()
 
             # 뉴스 데이터 분석
-            results, detailed_results = analyze_news_political_orientation(news_items, classifier)
+            results, detailed_results = analyze_news_political_orientation(news_items, classifier, translator)
 
             # 분석 결과 시각화
             st.subheader("분석 결과 요약")