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@@ -18,10 +18,9 @@ This model is a fine-tuned version of [gogamza/kobart-base-v2](https://huggingfa
 ## Model description
 
 "gogamza/kobart-base-v2" 기반으로 [소상공인 고객 주문 질의-응답 텍스트](https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&dataSetSn=102)의 데이터를 활용하여 병원 질의 응답 내용을 Fine Tuning 한 모델입니다.</br>
-text = f"질문: {question}\n주제: {title}\n의도: {intend}\n항목: {content}\n" 를 입력하면 입력 사항에 맞는 답변이 출력 되도록 학습했습니다.</br>
-해당 데이터의 주제는 "병원"이므로, title 변수에는 "병원" 값을 넣으면 됩니다.</br>
+text = f"질문: {question}\n의도: {intend}\n항목: {content}\n" 를 입력하면 입력 사항에 맞는 답변이 출력 되도록 학습했습니다.</br></br>
 
-intend의 종류에 대해 살펴보겠습니다.</br>
+변수 intend의 종류에 대해 살펴보겠습니다.</br>
 
 ['제품_소재_질문', '제품_추천_질문', '교환|반품|환불_일반_요청', '결제_일반_질문', '제품_용도_확인',
        '제품_재고_요청', '결제_수단_질문', '결제_일반_확인', '결제_일반_요청', '제품_품질_확인',
@@ -62,7 +61,7 @@ intend의 종류에 대해 살펴보겠습니다.</br>
 
 content의 종류에 대해 살펴보겠습니다.</br>
 
-'유산균', '종합비타민', ..., '중성화 수술|마취', '중성화 수술|약', '약|오리존' 등이 있고, 의료 상품(의약품 등) 총 5,782 개가 있습니다.</br>
+'유산균', '종합비타민', ..., '중성화 수술|마취', '중성화 수술|약', '약|오리존' 등이 있고, 의료 상품(의약품 등) 총 5,781 개가 있습니다.</br>
 
 
 ## Intended uses & limitations