import joblib # Diese Daten wurden aus deinem CRM-Datensatz gelernt. # Es ist nur ein kleiner Auszug, um die Datei zu erstellen. Das Original ist viel größer. term_weights_data = { 'phoenix': 6.83, 'pharmahandel': 6.13, 'energy': 3.69, 'anlagenbau': 6.05, 'monforts': 9.31, 'textilmaschinen': 8.61, 'raymond': 8.21, 'chiron': 8.91, 'aalberts': 7.99, 'surface': 7.15, 'abb': 3.99, 'stotz': 9.31, 'kontakt': 8.61, 'abbott': 7.99, 'abiomed': 9.31, 'abus': 7.51, 'kransysteme': 8.91, 'accelleron': 9.31, 'accenture': 6.94, 'acino': 9.31, 'actemium': 7.82, 'adient': 8.91, 'würth': 6.91, 'aebi': 8.91, 'aenova': 8.91, 'aerzener': 8.91, 'aesculap': 8.61, 'afag': 9.31, 'arbonia': 8.91, 'agfa': 8.91, 'agrolab': 8.91, 'aht': 8.91, 'ait': 9.31, 'ake': 9.31, 'akg': 8.21, 'alba': 6.45, 'alcon': 8.91, 'schütte': 7.99, 'kärcher': 7.39, 'alliance': 7.51, 'healthcare': 6.35, 'alpma': 8.91, 'alstom': 7.51, 'alten': 7.99, 'aluplast': 8.21, 'amazonen': 8.91, 'amgen': 8.91, 'amk': 9.31, 'andritz': 5.75, 'angst': 8.21, 'pfister': 8.21, 'anton': 8.91, 'paar': 8.91, 'apex': 7.82, 'apleona': 6.78, 'arburg': 7.99, 'arjo': 8.91, 'armacell': 8.21, 'arthrex': 8.61, 'ascensia': 9.31, 'ascom': 8.61, 'asmpt': 9.31, 'astrazeneca': 8.91, 'atlas': 6.91, 'copco': 6.91, 'ats': 8.21, 'auma': 7.99, 'aumann': 8.91, 'aventics': 8.61, 'avesco': 9.31, 'azo': 8.91, 'braun': 5.86, 'baker': 7.66, 'hughes': 7.66, 'balluff': 7.66, 'bartec': 7.66, 'bauer': 6.55, 'bauerfeind': 8.61, 'bauking': 8.21, 'baumit': 8.21, 'baumüller': 7.39, 'bausch': 7.39, 'baxter': 7.23, 'bayer': 5.31, 'baywa': 7.99, 'beckhoff': 7.66, 'becton': 7.82, 'dickinson': 7.82, 'behringer': 8.61, 'beiersdorf': 7.51, 'belfor': 8.21, 'belimo': 7.51, 'bellmer': 8.91, 'bender': 7.51, 'bene': 8.91, 'benninger': 9.31, 'berker': 8.91, 'bertrandt': 7.99, 'beumer': 7.99, 'beutlhauser': 8.21, 'bhs': 8.91, 'bilfinger': 6.5, 'biotronik': 8.21, 'bitzer': 8.21, 'blanco': 7.66, 'bmi': 8.61, 'bobst': 7.99, 'boge': 7.99, 'böllhoff': 7.66, 'bomag': 8.21, 'borgwarner': 7.51, 'bosch': 4.15, 'brainlab': 8.91, 'brückner': 8.21, 'bruker': 7.82, 'brunata': 7.99, 'bsh': 7.23, 'bti': 8.91, 'bucher': 7.51, 'bühler': 6.83, 'bürkert': 7.99, 'busch': 7.82, 'carl': 6.09, 'zeiss': 5.86, 'cloos': 8.91, 'caverion': 8.61, 'ceramtec': 8.21, 'cheplapharm': 9.31, 'claas': 7.51, 'cnh': 7.82, 'coloplast': 8.91, 'conductix': 8.91, 'coroplast': 8.91, 'crown': 7.51, 'currenta': 8.91, 'cws': 7.51, 'cyklop': 8.91, 'danfoss': 7.23, 'dematic': 8.21, 'dentsply': 8.21, 'sirona': 8.21, 'deufol': 8.91, 'deutz': 8.21, 'diehl': 6.83, 'dmg': 5.86, 'mori': 5.86, 'dormakaba': 7.15, 'dräger': 7.23, 'dürr': 6.78, 'dussmann': 7.99, 'eaton': 7.82, 'ebm': 6.91, 'papst': 6.91, 'endress': 6.01, 'hauser': 6.01, 'enercon': 7.99, 'engel': 7.51, 'eppendorf': 8.21, 'erbe': 8.91, 'erhardt': 8.91, 'leimer': 8.91, 'essity': 8.91, 'eurofins': 7.39, 'festo': 6.91, 'ffg': 8.21, 'fft': 8.91, 'fischer': 6.78, 'flender': 8.21, 'focke': 8.61, 'forbo': 7.99, 'franke': 7.23, 'fresenius': 5.89, 'frimo': 8.91, 'fronius': 8.61, 'fuchs': 7.15, 'gea': 6.78, 'gealan': 8.61, 'geberit': 7.15, 'geze': 7.99, 'gira': 8.61, 'glatt': 8.91, 'groz': 8.61, 'beckert': 8.61, 'grundfos': 8.21, 'grünenthal': 8.91, 'gühring': 7.82, 'hager': 7.66, 'hako': 8.91, 'hama': 8.91, 'hansa': 7.66, 'flex': 7.66, 'harting': 7.66, 'hawe': 7.99, 'heidelberger': 7.15, 'hella': 7.39, 'henkel': 7.15, 'heraeus': 7.51, 'hermes': 7.82, 'hettich': 7.66, 'hilti': 7.23, 'hoerbiger': 7.99, 'hoppe': 8.21, 'hornbach': 8.21, 'huber': 7.15, 'suhner': 8.21, 'hübner': 8.21, 'husqvarna': 8.61, 'hydac': 7.23, 'iav': 8.61, 'ifm': 7.23, 'igus': 8.21, 'index': 8.61, 'interroll': 8.21, 'ista': 7.99, 'jungheinrich': 6.98, 'kaeser': 7.99, 'karl': 6.45, 'storz': 8.21, 'kärcher': 7.39, 'keba': 8.61, 'krones': 7.99, 'kuka': 7.39, 'lapp': 7.99, 'leoni': 7.82, 'liebherr': 4.84, 'linde': 6.55, 'mahr': 8.21, 'mann': 6.91, 'hummel': 6.91, 'medtronic': 7.66, 'meiko': 8.91, 'miele': 7.82, 'multivac': 8.21, 'murrelektronik': 8.21, 'netzsch': 7.66, 'nord': 7.66, 'norma': 7.99, 'novartis': 6.91, 'oerlikon': 7.15, 'olympus': 7.99, 'optibelt': 9.31, 'otis': 8.21, 'ottobock': 8.61, 'palfinger': 8.21, 'pepperl': 7.51, 'pfizer': 7.99, 'phoenix': 6.83, 'contact': 7.15, 'pilz': 8.21, 'porsche': 6.83, 'prominent': 8.91, 'putzmeister': 8.21, 'rational': 8.61, 'rehau': 7.23, 'remondis': 7.39, 'renk': 8.61, 'rheinmetall': 7.23, 'rieter': 8.61, 'rittal': 7.51, 'roche': 6.45, 'rolls': 7.51, 'royce': 7.51, 'saacke': 9.31, 'saf': 8.61, 'holland': 8.61, 'saint': 6.91, 'gobain': 6.91, 'samson': 7.99, 'sanofi': 7.66, 'sartorius': 7.66, 'schaeffler': 6.83, 'schenck': 8.21, 'schindler': 7.39, 'schmersal': 8.61, 'schneider': 5.86, 'schott': 7.66, 'schuler': 7.66, 'schunk': 7.66, 'sew': 7.15, 'sick': 7.39, 'siemens': 4.14, 'trumpf': 6.98, 'tüv': 5.23, 'süd': 6.55, 'voith': 7.15, 'wago': 8.61, 'weidmüller': 7.82, 'wilo': 8.21, 'zimmer': 7.23, 'zf': 7.23, } try: joblib.dump(term_weights_data, TERM_WEIGHTS_FILE) print(f"Datei '{TERM_WEIGHTS_FILE}' erfolgreich erstellt.") except Exception as e: print(f"Fehler beim Erstellen der Datei: {e}")