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     <title>Sentiment Analysis - Hugging Face Transformers.js</title>
 
     <script type="module">
-        // Import the library
-        import { pipeline } from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/@xenova/[email protected]';
+        // To-Do: transfomers.js 라이브러리 중 pipeline 함수를 사용하기 위한 import 구문을 완성하십시오.
+        // 힌트: import {}
 
         // Make it available globally
         window.pipeline = pipeline;
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         // Initialize the sentiment analysis model
         async function initializeModel() {
-            sentimentAnalysis = await pipeline('sentiment-analysis', 'Xenova/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english');
-            toxic_classifier = await pipeline('text-classification', 'Xenova/toxic-bert');
+            // pipeline 함수를 사용하여 감성분석에 사용할 Xenova/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english 모델 객체를 생성하여 sentimentAnalysis에 저장하십시오
+            // 힌트: sentimentAnalysis = await pipeline 
+            
         }
 
         async function analyzeSentiment() {
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         }
 
         async function analyzeSentimentMulti() {
-            const textFieldValue1 = document.getElementById("sentimentText1").value.trim();
+            const textFieldValue1 = document.getElementById("sentimentText1sentimentText").value.trim();
             const textFieldValue2 = document.getElementById("sentimentText2").value.trim();
-
-            const result = await sentimentAnalysis([textFieldValue1, textFieldValue2]);
+            // 위에서 생성한 감성분석 모델 객체에 sentimentText1과 sentimentText2를 입력하여 감상분석을 수행하고 그 결과를 result에 저정하십시오. 
+            // 힌트 : cont result = 
+            
 
             document.getElementById("outputArea2").innerText = JSON.stringify(result, null, 2);
         }