update: add Notion link in description

app.py

@@ -7,29 +7,14 @@ Original file is located at
     https://colab.research.google.com/drive/1wnyeCNxzRVxoae3tCcMuf3s9Adx503U7
 """
 
-# app.py — Hugging Face Spaces entry
+# app.py
 import gradio as gr
-import torch
-
-# 우리 분석 로직 불러오기
-from news_analyzer import run_once, title_attention_index, load_models
-
-# (선로드) 모델을 미리 로드해두면 첫 호출 지연이 줄어듭니다.
-try:
-    load_models()
-except Exception as e:
-    print("[WARN] warmup load_models failed:", e)
+from news_analyzer import run_once, title_attention_index
 
 def predict(title, body):
-    """
-    Gradio UI에서 호출되는 함수. news_analyzer.run_once()를 그대로 사용.
-    """
     r = run_once(title, body)
-
     final_score = r["최종 기사 점수"]
     grade = title_attention_index(final_score)
-
-    # UI에 보여줄 값들만 반환
     return (
         r["요약유사도"],
         r["본문 일치도(Top5 평균)"],
@@ -41,8 +26,8 @@ def predict(title, body):
 demo = gr.Interface(
     fn=predict,
     inputs=[
-        gr.Textbox(label="제목", lines=2, placeholder="기사 제목을 입력"),
-        gr.Textbox(label="본문", lines=18, placeholder="기사 본문을 붙여넣으세요"),
+        gr.Textbox(label="제목", lines=2),
+        gr.Textbox(label="본문", lines=18, placeholder="여기에 기사 본문을 붙여넣으세요"),
     ],
     outputs=[
         gr.Number(label="요약유사도"),
@@ -52,10 +37,12 @@ demo = gr.Interface(
         gr.Textbox(label="제목 주의 지수", interactive=False),
     ],
     title="제목 주의 지수",
-    description="제목-본문 유사도와 과장 점수로 '제목 주의 지수'를 계산합니다.",
+    description=(
+        "제목/본문을 입력하면 제목-본문 유사도, 과장 점수를 바탕으로 '제목 주의 지수'를 계산합니다.\n\n"
+        "ℹ️ **자세한 설명이 궁금하다면 "
+        "[여기를 클릭하세요](https://www.notion.so/25cb058cee088026badfcab340e9966d?source=copy_link)**"
+    ),
 )
 
-# Spaces에서는 share/server_name 지정 불필요
 if __name__ == "__main__":
-    # queue=True: 모델 로딩/추론 대기열 관리
-    demo.queue().launch()
+    demo.launch()  # Spaces에서는 이 라인이 없어도 자동 실행됩니다.