from bert_embedding import BERT

bert = BERT()
bert.init()

sentence = "[OBS 독특한 연예뉴스 조연수 기자] 가수 겸 배우 수지가 '국민' 타이틀을 거머쥔 스타로 꼽혔다."
result = bert.extract(sentence)

from bert_embedding import BERT

bert = BERT()
bert.init()

sentences = ['‘세계의 공장’으로 막대한 달러를 쓸어담으며 경제력을 키웠던 중국의 좋은 시절도 오래가지 않을 듯>하다.',
   '자본 유출과 서비스 수지 적자 폭이 커지며 경상수지 적자를 향해 빠르게 다가가고 있어서다.',
   "[OBS 독특한 연예뉴스 조연수 기자] 가수 겸 배우 수지가 '국민' 타이틀을 거머쥔 스타로 꼽혔다.",
   "OBS '독특한 연예뉴스'(기획·연출·감수 윤경철, 작가 박은경·김현선)가 '국민 신드롬'을 일으킨 첫사랑의 아이콘 >김연아, 수지, 설현의 근황을 살펴봤다."]
results = bert.extracts(sentences)

from bert_embedding import BERT

bert = BERT()  
bert.init()

sentences = ['‘세계의 공장’으로 막대한 달러를 쓸어담으며 경제력을 키웠던 중국의 좋은 시절도 오래가지 않을 듯>하다.',
             '자본 유출과 서비스 수지 적자 폭이 커지며 경상수지 적자를 향해 빠르게 다가가고 있어서다.',
             '[OBS 독특한 연예뉴스 조연수 기자] 가수 겸 배우 수지가 국민 타이틀을 거머쥔 스타로 꼽혔다.',
             'OBS 독특한 연예뉴스(기획·연출·감수 윤경철, 작가 박은경·김현선)가 국민 신드롬을 일으킨 첫사랑의 아이콘 >김연아, 수지, 설현의 근황을 살펴봤다.',
             '오늘은 날씨가 좋습니다. 맛집을 찾아 가볼까요? 아이들이 좋아하더라구요.',
             '보쌈집에서는 보쌈을 맛있게 하면 그만입니다.ㅋㅋ']

results = bert.extracts(sentences)

distances = []
for i in range(len(results)):
  distance = []
  for j in range(len(results)):
    if i == j:
      distance.append(99999)
    else:
      distance.append(bert.cal_dif_cls(results[i], results[j]))
  distances.append(distance)

for idx in range(len(sentences)):
  print(sentences[idx])
  print(sentences[distances[idx].index(min(distances[idx]))])
  print()

from bert_embedding import BERT
bert = BERT()
bert.init()

sentences = ["마치 화보 컷을 방불케 한 이번 이미지는 해외 로케촬영 시 촬영된 컷으로 특히, 옐로우 컬러의 레트로한 틴트선글라스를 착용한 채 지프차를 운전하는 수지의 모습에서 기존의 청순한 모습과는 다른 도회적인 분위기와 한층 성숙해진 모습을 보여주며 극 중 캐릭터에 대한 기대감을 높였다.",
'자본 유출과 서비스 수지 적자 폭이 커지며 경상 수지 적자를 향해 빠르게 다가가고 있어서다.',
"[조연수 기자] 가수 겸 배우 수지가 국민 타이틀을 거머쥔 스타로 꼽혔다."]

results = bert.extracts(sentences)

for i in range(len(results)):
  for j in range(len(results)):
    print(sentences[i])
    print(sentences[j])
    cal_dif_keyword(results[i], results[j], '수지')