There are no syntax errors in the code. However, there are some changes that can be made to update the progress bars in real time.

To update the progress bars in real time, we need to use the `update()` method with the `n` parameter, where `n` is the number of iterations that have been completed since the last update. In the current code, the `update()` method is called with the total length of the dataframe, which means that the progress bar will jump from 0 to the total length of the dataframe at once, instead of updating gradually as the iterations progress.

To fix this, we need to change the `update()` calls in the `with tqdm()` blocks to use the `n` parameter. Here's the updated code:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import re
import nltk
nltk.download('omw-1.4')
nltk.download('wordnet')
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import f1_score
from tqdm import tqdm

# Set seed value
np.random.seed(42)

# Load data
train_df = pd.read_csv('train.csv')
test_df = pd.read_csv('test.csv')

# Compute class weights
class_weights = compute_class_weight(class_weight='balanced', classes=np.unique(train_df['label']), y=train_df['label'])

# Define text pre-processing functions
def preprocess_text(text):
    # Remove non-alphabetic characters
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', text)
    # Convert to lowercase
    text = text.lower()
    # Tokenize
    tokens = word_tokenize(text)
    # Remove stopwords
    tokens = [token for token in tokens if token not in stopwords.words('english')]
    # Lemmatize
    lemmatizer = WordNetLemmatizer()
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens]
    # Join tokens back into a string
    text = ' '.join(tokens)
    return text

# Preprocess train and test text data with progress bar
with tqdm(total=len(train_df), desc='Preprocessing train text', position=0) as pbar:
    train_df['text'] = train_df['text'].apply(lambda x: preprocess_text(x))
    pbar.update(n=len(train_df))

with tqdm(total=len(test_df), desc='Preprocessing test text', position=0) as pbar:
    test_df['text'] = test_df['text'].apply(lambda x: preprocess_text(x))
    pbar.update(n=len(test_df))

# Define KFold cross-validation with progress bar
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
total_iterations = kf.get_n_splits(train_df) * 2  # 2 iterations per fold (train and test)
with tqdm(total=total_iterations, desc='KFold cross-validation', position=0) as pbar:
    f1_scores = []
    for fold, (train_index, val_index) in enumerate(kf.split(train_df)):
        X_train, y_train = train_df.iloc[train_index]['text'], train_df.iloc[train_index]['label']
        X_val, y_val = train_df.iloc[val_index]['text'], train_df.iloc[val_index]['label']

        tfidf = TfidfVectorizer()
        X_train_tfidf = tfidf.fit_transform(X_train)
        X_val_tfidf = tfidf.transform(X_val)

        svm = SVC
```
코드에 구문 오류는 없습니다. 그러나 진행률 표시줄을 실시간으로 업데이트하기 위해 몇 가지 변경할 수 있습니다.

진행률 표시줄을 실시간으로 업데이트하려면 `n` 매개변수와 함께 `update()` 메서드를 사용해야 하며, 여기서 `n`은 마지막 업데이트 이후 완료된 반복 횟수입니다. 현재 코드에서는 데이터 프레임의 전체 길이와 함께 `update()` 메서드가 호출되므로 반복이 진행됨에 따라 점진적으로 업데이트되는 대신 진행률 표시줄이 0에서 데이터 프레임의 전체 길이로 한 번에 점프합니다.

이 문제를 해결하려면 `with tqdm()` 블록의 `update()` 호출을 `n` 매개 변수를 사용하도록 변경해야 합니다. 다음은 업데이트된 코드입니다:
```python
임포트 팬더로 pd
import numpy as np
import re
import nltk
nltk.download('omw-1.4')
nltk.download('wordnet')
nltk.corpus에서 중지어 가져오기
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.stem에서 WordNetLemmatizer를 가져옵니다.
sklearn.feature_extraction.text에서 TfidfVectorizer를 가져옵니다.
sklearn.model_selection에서 KFold를 가져옵니다.
sklearn.utils.class_weight에서 compute_class_weight를 가져옵니다.
sklearn.svm에서 SVC를 가져옵니다.
sklearn.metrics에서 f1_score 임포트
tqdm에서 tqdm 가져오기

# 시드 값 설정
np.random.seed(42)

# 데이터 로드
train_df = pd.read_csv('train.csv')
test_df = pd.read_csv('test.csv')

# 클래스 가중치 계산
class_weights = compute_class_weight(class_weight='balanced', classes=np.unique(train_df['label']), y=train_df['label'])

# 텍스트 전처리 함수 정의
def preprocess_text(text):
    # 알파벳이 아닌 문자 제거
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', text)
    # 소문자로 변환
    text = text.lower()
    # 토큰화
    tokens = word_tokenize(text)
    # 중지어 제거
    tokens = [token이 stopwords.words('english')에 없는 경우 토큰의 토큰에 대한 토큰]
    # 렘매타이저
    lemmatizer = WordNetLemmatizer()
    토큰 = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens] # 토큰을 다시 결합합니다.
    # 토큰을 다시 문자열로 조인
    text = ' '.join(tokens)
    텍스트 반환

# 진행률 표시줄을 사용하여 훈련 및 테스트 텍스트 데이터 전처리
tqdm(total=len(train_df), desc='전처리 열차 텍스트', position=0)를 pbar로 사용합니다:
    train_df['text'] = train_df['text'].apply(lambda x: preprocess_text(x))
    pbar.update(n=len(train_df))

tqdm(total=len(test_df), desc='사전 처리 테스트 텍스트', position=0)를 pbar로 사용합니다:
    test_df['text'] = test_df['text'].apply(lambda x: preprocess_text(x))
    pbar.update(n=len(test_df))

# 진행률 표시줄로 KFold 교차 검증 정의하기
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
총_이터레이션 = kf.get_n_splits(train_df) * 2 # 폴드당 2회 반복(훈련 및 테스트)
tqdm(total=total_iterations, desc='KFold 교차 검증', position=0)을 pbar로 사용합니다:
    F1_SCORES = []
    for fold, (train_index, val_index) in enumerate(kf.split(train_df)):
        X_train, y_train = train_df.iloc[train_index]['text'], train_df.iloc[train_index]['label']
        X_val, y_val = train_df.iloc[val_index]['text'], train_df.iloc[val_index]['label']

        tfidf = Tfidf벡터라이저()
        X_train_tfidf = tfidf.fit_transform(X_train)
        X_val_tfidf = tfidf.transform(X_val)

        svm = SVC
```