Update app.py

app.py

@@ -17,7 +17,7 @@ tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')
 
 def create_sentiment_bert():
   # 버트 pretrained 모델 로드
-  model = model = TFAutoModel.from_pretrained(PATH,local_files_only=True)
+  model = TFAutoModel.from_pretrained(PATH,local_files_only=True)
   # 토큰 인풋, 마스크 인풋, 세그먼트 인풋 정의
   token_inputs = tf.keras.layers.Input((SEQ_LEN,), dtype=tf.int32, name='input_word_ids')
   mask_inputs = tf.keras.layers.Input((SEQ_LEN,), dtype=tf.int32, name='input_masks')
@@ -64,4 +64,4 @@ def movie_evaluation_predict(sentence):
       st.write("(긍정 확률 : %.2f) 긍정적인 영화 평가입니다." % predict_value)
 
 sentiment_model = create_sentiment_bert()
-movie_evaluation_predict("보던거라 계속보고있는데 전개도 느리고 주인공인 은희는 한두컷 나오면서 소극적인모습에 ")
+movie_evaluation_predict("전개도 느리고 주인공인 은희는 한두컷 나오면서 소극적인모습")