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README.md

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 - sentence-transformers
 - sentence-similarity
 - transformers
+- TAACO
 language: ko
 ---
 
 # TAACO_Similarity
 
-본 모델은 [ㄴentence-transformers](https://www.SBERT.net)를 기반으로 하며 KLUE의 STS(Sentence Textual Similarity) 데이터셋을 통해 훈련을 진행한 모델입니다. 필자가 제작하고 있는 한국어 문장간 결속성
-측정 도구인 K-TAACO(가제)의 지표 중 하나인 문장 간 의미적 결속성을 측정하기 위해 제작하였습니다. 또한 모두의 말뭉치의 문장간 유사도 데이터셋을 통해서도 훈련을 진행할 예정입니다.
+본 모델은 [Sentence-transformers](https://www.SBERT.net)를 기반으로 하며 KLUE의 STS(Sentence Textual Similarity) 데이터셋을 통해 훈련을 진행한 모델입니다.    
+필자가 제작하고 있는 한국어 문장간 결속성 측정 도구인 K-TAACO(가제)의 지표 중 하나인 문장 간 의미적 결속성을 측정하기 위해 제작하였습니다.    
+또한 모두의 말뭉치의 문장간 유사도 데이터 등 다양한 데이터를 구해 추가 훈련을 진행할 예정입니다.
 
 ## Usage (Sentence-Transformers)
 
@@ -67,7 +69,7 @@ for i, (score, idx) in enumerate(zip(top_results[0], top_results[1])):
 
 위 예시(Usage)를 실행하게 되면 아래와 같은 결과가 도출됩니다. 1에 가까울수록 유사한 문장입니다.
 
-'''python
+```
 입력 문장: 생일을 맞이하여 아침을 준비하겠다고 오전 8시 30분부터 음식을 준비하였다
 
 <입력 문장과 유사한 10 개의 문장>
@@ -91,7 +93,7 @@ for i, (score, idx) in enumerate(zip(top_results[0], top_results[1])):
 9: 아내가 좋아하는지 모르겠지만 냉장고 안에 있는 후랑크소세지를 보니 바로 소야를 해야겠다는 생각이 들었다. 음식은 성공적으로 완성이 되었다 (유사도: 0.2259)
 
 10: 아내도 그런 스테이크를 좋아한다. 그런데 상상도 못한 일이 벌이지고 말았다 (유사도: 0.1967)
-'''
+```
 
 ## Training
 The model was trained with the parameters: