Yes, sure. Here's the continuation of the code with the modified progress bar:
```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', dynamic_ncols=True) as pbar:
    train_df['text'] = train_df['text'].apply(lambda x: preprocess_text(x))
    pbar.update(len(train_df))

with tqdm(total=len(test_df), desc='Preprocessing test text', dynamic_ncols=True) as pbar:
    test_df['text'] = test_df['text'].apply(lambda x: preprocess_text(x))
    pbar.update(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', dynamic_ncols=True) 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(class_weight={i: w for i, w in enumerate(class_weights)}, kernel='linear', random_state=42)
        svm.fit(X_train_tfidf, y_train)

        y_val_pred = svm.predict(X_val_tfidf)
        f1 = f1_score(y_val, y_val_pred, average='weighted')
        f1_scores.append(f1)

        X_test_tfidf = tfidf.transform(test_df['text'])
        y_test_pred = svm.predict(X_test_tfidf)
        test_df[f'fold{fold+1}'] = y_test_pred
        
        pbar.update(1)  # increment progress bar for train
        
        X_train_tfidf =
```
물론입니다. 다음은 수정된 진행률 표시줄이 있는 코드의 연속입니다:
```python
임포트 판다를 PD로
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', dynamic_ncols=True)를 pbar로 사용합니다:
    train_df['text'] = train_df['text'].apply(lambda x: preprocess_text(x))
    pbar.update(len(train_df))

tqdm(total=len(test_df), desc='사전 처리 테스트 텍스트', dynamic_ncols=True)를 pbar로 사용합니다:
    test_df['text'] = test_df['text'].apply(lambda x: preprocess_text(x))
    pbar.update(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', dynamic_ncols=True)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(class_weight={i: w for i, w in enumerate(class_weights)}, kernel='linear', random_state=42)
        svm.fit(X_train_tfidf, y_train)

        y_val_pred = svm.predict(X_val_tfidf)
        f1 = f1_score(y_val, y_val_pred, average='weighted')
        f1_scores.append(f1)

        X_test_tfidf = tfidf.transform(test_df['text'])
        y_test_pred = svm.predict(X_test_tfidf)
        test_df[f'fold{fold+1}'] = y_test_pred
        
        pbar.update(1) # 열차의 진행률 표시줄 증가
        
        X_train_tfidf =
```