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한국어 감정 분석 모델 (Sentiment Analysis Fine-tuned on Korean Dataset)

모델 개요

이 모델은 AI 허브 한국어 감정 데이터셋을 활용하여 Hugging Face의 beomi/KcBERT-base 모델을 파인튜닝한 감정 분석 모델입니다. 한국어 텍스트의 감정을 긍정, 부정, 중립 등으로 분류할 수 있도록 설계되었습니다. 이 모델은 고객 리뷰 분석, 소셜 미디어 모니터링, 감정적 맥락 이해 등 다양한 한국어 기반 응용 프로그램에서 활용할 수 있습니다.

데이터셋 정보

이 모델은 AI 허브 한국어 감정 데이터셋을 기반으로 학습되었습니다. 이 데이터셋은 다양한 상황에서 감정을 나타내는 한국어 텍스트를 포함하고 있으며, 레이블이 사전에 정의되어 있습니다.

데이터셋 출처: AI 허브 한국어 감정 데이터셋</br> 데이터 구성: 긍정, 부정, 중립 등의 감정 레이블을 가진 다양한 한국어 텍스트.</br> 전처리 과정: 텍스트 정규화와 레이블 인코딩을 통해 모델 학습에 적합한 형태로 데이터를 준비했습니다.

모델 세부 정보

기반 모델: beomi/KcBERT-base</br> 프레임워크: Hugging Face Transformers</br> 학습 목표: 한국어 텍스트 감정 분석</br> 파인튜닝: AI 허브 데이터셋을 기반으로 모델을 최적화하여 감정 분석 성능을 향상시켰습니다.

예제 입력

모델의 파인튜닝 과정은 Jupyter Notebook을 활용하여 수행되었습니다. 관련 코드는 아래 GitHub 링크에서 확인할 수 있습니다. </br> GitHub: https://github.com/alsgyu/finetunning_huggingface

라이센스

이 모델과 학습 코드는 MIT 라이센스를 따릅니다. 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다.

기여 및 피드백

모델에 대한 피드백과 개선 사항은 언제든 환영합니다! GitHub Issues를 통해 문제를 보고하거나, Pull Request를 통해 기여해 주세요.