Update streamlit_app.py

streamlit_app.py

@@ -95,23 +95,23 @@ def recommend_video(embedder, user_conditions, video_infos):
     return sorted(scored, reverse=True, key=lambda x: x[0])[:3]
 
 # Streamlit UI
-st.title("🎯 학습 조건 기반 유튜브 추천기")
+st.title("EduTube Navigator")
 st.write("학습 목표를 입력하면 조건을 추출하고 유튜브 영상을 추천합니다.")
 
-user_input = st.text_input("💬 학습 목표를 입력하세요", "딥러닝을 실습 위주로 30분 안에 배우고 싶어요")
-if st.button("🔍 추천 시작"):
+user_input = st.text_input("학습 목표를 입력하세요", "딥러닝을 실습 위주로 30분 안에 배우고 싶어요")
+if st.button("추천 시작"):
     tokenizer, model = load_model()
     embedder = load_embedder()
 
-    entities = predict_entities(user_input, tokenizer, model)
-    st.subheader("📌 추출된 조건")
-    st.json(entities)
+    #entities = predict_entities(user_input, tokenizer, model)
+    #st.subheader("📌 추출된 조건")
+    #st.json(entities)
 
     search_query = " ".join([v for v in entities.values() if v])
     video_candidates = search_youtube_videos(search_query)
     top_recommendations = recommend_video(embedder, entities, video_candidates)
 
-    st.subheader("📺 추천 유튜브 영상")
+    st.subheader("추천 유튜브 영상")
     for score, video in top_recommendations:
         st.markdown(f"**{video['title']}**  ")
-        st.markdown(f"🔗 [링크](https://www.youtube.com/watch?v={video['video_id']})")
+        st.markdown(f"🔗[링크](https://www.youtube.com/watch?v={video['video_id']})")