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@@ -95,7 +95,7 @@ if name == 'Topic Classification':
         col2.bar_chart(chart_data)
         
 elif name == 'Date Prediction':
-    st.markdown("## Predict Date")
+    st.markdown("## Predict 3 possible Date")
     if text:
         with st.spinner('processing..'):
             text = RegexSubstitution(r'\([^()]+\)|[<>\'"△▲□■]')(text)
@@ -104,13 +104,13 @@ elif name == 'Date Prediction':
                 raw_input_ids + [tokenizer.eos_token_id]
             outputs = model.generate(torch.tensor([input_ids]),
                                          early_stopping=True,
-                                         repetition_penalty=2.0,
                                          do_sample=True, #샘플링 전략 사용
                                          max_length=50, # 최대 디코딩 길이는 50
                                          top_k=50, # 확률 순위가 50위 밖인 토큰은 샘플링에서 제외
                                          top_p=0.95, # 누적 확률이 95%인 후보집합에서만 생성
                                          num_return_sequences=3 #3개의 결과를 디코딩해낸다
                                          )
+        pred_print = []
         for output in outputs:
-            pred_print = tokenizer.decode(output.squeeze().tolist(), skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True)
-            st.write(pred_print)
+            pred_print.append(tokenizer.decode(output.squeeze().tolist(), skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True))
+        st.write(", ".join(pred_print))