summery

README.md

@@ -43,5 +43,8 @@ li{
 לאחר מספר חודשים של ניסיונות, ונטישות, פניתי לעזרת פורום פייסבוק בקבוצת MDLI, שם הציעו לי מחדש ללכת על מודלים פשוטים, ואף שלחו לי מספר קישורים מתוך medium ([TF-IDF Vectorizer scikit-learn](https://medium.com/@cmukesh8688/tf-idf-vectorizer-scikit-learn-dbc0244a911a) ו־[Understanding TF-IDF and Cosine Similarity for Recommendation Engine](https://medium.com/geekculture/understanding-tf-idf-and-cosine-similarity-for-recommendation-engine-64d8b51aa9f9) ), והייתה לי התקדמות במודל. ואולם, על אף שהצליחו לצאת לי תוצאות, לא הצלחתי לייצר גרף מהווקטורים הללו.
 
 ### הדגמת תוצאות
-שני טקסטים שנמצאו בעלי קרבה של כ־87% הם למשל, [P394767](http://oracc.iaas.upenn.edu/btto/P394767/html) ו־[P395011](http://oracc.iaas.upenn.edu/btto/P395011/html). לאחר בדיקה קצרה של הטקסטים הללו, גם לעיניים שלי, הם נראו דומים. ובאמת, שני הטקסטים הללו מגיעים מאותה רשימה קאנונית המכונה "House most high".
+שני טקסטים שנמצאו בעלי קרבה של כ־87% הם למשל, [P394767](http://oracc.iaas.upenn.edu/btto/P394767/html) ו־[P395011](http://oracc.iaas.upenn.edu/btto/P395011/html). לאחר בדיקה קצרה של הטקסטים הללו, גם לעיניים שלי, הם נראו דומים. ובאמת, שני הטקסטים הללו מגיעים מאותה רשימה קאנונית המכונה "House most high". באוראקק אין כול אזכור ש־P394767 הוא מתוך הרשימה ההיא, אך המודל מצא את הדמיון, והעלה זאת לבדו.
+
+# סיכום
+בסופו של דבר, המודל הצליח להציג תוצאות טובות, אך עדיין לא מספקות. על כן, יש צורך בעבודה נוספת על המודל, ובפרט על הנתונים שהוכנסו למודל. כמו כן, יש צורך בעבודה על הגרף עצמו, ובפרט על הצגתו למשתמש באופן נוח וידידותי. המודל, והשיטה יכולים להוות התקדמות למחקר עתידי, לפיתוחו ולשימוש להבנת האכדית בצורה טובה יותר.
 </div>