Update app.py

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@@ -69,7 +69,7 @@ def generate_article_gpt4(prompt):
                 {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that generates articles."},
                 {"role": "user", "content": prompt}  # 사용자가 제공한 프롬프트
             ],
-            max_tokens=512,  # 생성할 텍스트의 최대 길이
+            max_tokens=1024,  # 생성할 텍스트의 최대 길이
             temperature=0.7  # 창의성 정도
         )
         return response['choices'][0]['message']['content']  # GPT의 응답 텍스트 반환
@@ -133,13 +133,11 @@ def visualize_sentiment_distribution(sentiment_counts):
     labels = list(sentiment_counts.keys())
     sizes = list(sentiment_counts.values())
 
-    # 색상 설정 (부드러운 팔레트)
-    color_palette = sns.color_palette("pastel")[0:len(sizes)]
-    
-    ax.bar(labels, sizes, color=color_palette)
-    ax.set_xlabel('성향', fontsize=14)
-    ax.set_ylabel('건수', fontsize=14)
-    ax.set_title('뉴스 성향 분포', fontsize=16)
+    # 영어로 차트 텍스트 설정
+    ax.bar(labels, sizes, color=sns.color_palette("pastel")[0:len(sizes)])
+    ax.set_xlabel('Political Leaning', fontsize=14)
+    ax.set_ylabel('Count', fontsize=14)
+    ax.set_title('News Sentiment Distribution', fontsize=16)
     st.pyplot(fig)
 
 # Streamlit 애플리케이션
@@ -167,4 +165,8 @@ if st.button("🔍 분석 시작"):
                 st.write(f"#### {result['제목']}")
                 st.write(f"- **원본 기사**: {result['원본 기사']}")
                 st.write(f"- **성향**: {result['성향']} (점수: {result['성향 점수']:.2f})")
-                st.write(f"- **대조 관점 기사**: {result['대조
+                st.write(f"- **대조 관점 기사**: {result['대조 관점 기사']}")
+                st.write(f"- **뉴스 링크**: [링크]({result['뉴스 링크']})")  # 링크 출력
+                st.write("---")
+        else:
+            st.error("분석된 뉴스 데이터가 없습니다.")