koelectra-emotion-6-emotion-base

KoELECTRA Emotion Classification (기쁨/분노/상처/불안/당황/슬픔)

모델 개요

이 모델은 KoELECTRA-base-v3를 기반으로 파인튜닝된 한국어 감정 분류 모델입니다.
입력 문장을 6가지 감정 범주 중 하나로 분류합니다:

• 기쁨
• 분노
• 상처
• 불안
• 당황
• 슬픔

학습 데이터

• 감성 대화 말뭉치 (Korean Emotional Conversation Corpus, AI Hub)
  한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 구축한 대화 기반 감정 레이블 데이터셋
• 데이터셋 출처: AI Hub 감성 대화 말뭉치
• 클래스 분포:
  • 불안: 9,320
  • 분노: 9,160
  • 상처: 9,143
  • 슬픔: 9,125
  • 당황: 8,756
  • 기쁨: 6,126

학습 설정

• Epoch: 100 (최적 성능은 2~3 epoch 구간에서 관측)
• Optimizer: AdamW
• Learning rate: 5e-5
• Batch size: train 32 / eval 64
• Weight decay: 0.01
• Mixed precision: FP16 (GPU)

성능

Validation set 기준:

• 최고 성능 (F1 Macro ≈ 0.5968): Epoch 3
• 이후 epoch에서는 Validation Loss가 급격히 증가 → 과적합 경향

사용법

from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-classification", model="MelissaJ/koelectra-emotion-6-emotion-base")
text = "그런일이 있으셨다니 매우 슬프시겠어요"
print(pipe(text))
# [{'label': '슬픔', 'score': 0.8857910633087158}]