Update app.py

app.py

@@ -24,9 +24,9 @@ st.markdown(
     unsafe_allow_html=True
 )
 
-# matplotlib 한글 폰트 설정 (다른 폰트를 시도)
+# matplotlib 한글 폰트 설정
 import matplotlib
-matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'  # 한글 폰트를 설정합니다.
+matplotlib.rcParams['font.family'] = 'NanumGothic'  # 한글 폰트를 설정합니다.
 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 마이너스 기호 깨짐 방지
 
 # 네이버 뉴스 API를 통해 실제 뉴스 기사 가져오기
@@ -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=1024,  # 생성할 텍스트의 최대 길이
+            max_tokens=1024,  # 글자 수 제한 해제 (최대 1024 토큰)
             temperature=0.7  # 창의성 정도
         )
         return response['choices'][0]['message']['content']  # GPT의 응답 텍스트 반환
@@ -133,11 +133,13 @@ def visualize_sentiment_distribution(sentiment_counts):
     labels = list(sentiment_counts.keys())
     sizes = list(sentiment_counts.values())
 
-    # 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)
+    # 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)
     st.pyplot(fig)
 
 # Streamlit 애플리케이션