def main():
# TF-IDF로 문서의 주제가 될만한 단어 선택
text_list, paper_list = TFIDF.load_text_list()
top7_list = TFIDF.create_top7(text_list)
ft_model = FastText.load('./fasttext/eng_ft') # ft 모델 로드
user_input = str(input('▶키워드를 입력하세요:'))
user_num = int(input('▶추천받을 논문 수를 입력하세요:'))
user_input = user_input.split() # 유저 인풋
user_input = [w.lower() for w in user_input]
doc_link = extract_simdoc_list(ft_model, top7_list, paper_list, user_input,
user_num)
user_inter = Userinter.craw(doc_link)
while (True):
print('\n[추천 논문 리스트]')
for i in user_inter:
print(str(user_inter.index(i) + 1), i[0])
user_pick = int(input('\n▶원하는 논문번호를 입력하세요:'))
user_pick = user_inter[user_pick - 1]
doc_show(user_pick)
choice = int(input('▶다른 추천 논문을 보시려면 0, 키워드를 다시 입력하시려면 1 입력:'))
if choice == 0:
continue
else:
user_input = str(input('▶키워드를 입력하세요:'))
user_num = int(input('▶추천받을 논문 수를 입력하세요:'))
user_input = user_input.split() # 유저 인풋
user_input = [w.lower() for w in user_input]
doc_link = extract_simdoc_list(ft_model, top7_list, paper_list,
user_input, user_num)
user_inter = Userinter.craw(doc_link)
