empathy-kogpt2

🧠 Korean Empathy KoGPT2

KoGPT2 기반으로 감정 분류된 한국어 일기 데이터를 학습하여, 공감 메시지를 생성하는 감성 AI 언어모델입니다.

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📌 모델 개요

• 기반 모델: skt/kogpt2-base-v2
• 학습 목적: 감정 기반 일기 텍스트에 대해 자연스럽고 따뜻한 공감 메시지 생성
• 학습 데이터: 감정(슬픔, 행복, 분노, 놀람, 공포, 중립, 혐오) + 일기 + 공감 메시지 쌍
• 총 샘플 수: 약 35,000개
• 사용 예시: 감정 상담 봇, 정서 케어 앱, 일기 분석 툴 등에 활용 가능

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💡 입력 형식

입력 텍스트는 다음 형식을 따릅니다:

감정: 슬픔
일기: 오늘 여자친구랑 헤어져서 너무 힘들어.
공감 메시지:

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🚀 사용 방법 (Python)

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dlckdfuf141/empathy-kogpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("dlckdfuf141/empathy-kogpt2").to("cuda")

def generate_empathy(text, emotion):
    prompt = f"감정: {emotion}\n일기: {text}\n공감 메시지:"
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")

    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=60,
        do_sample=True,
        top_p=0.95,
        temperature=0.8,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
    )

    result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return result.split("공감 메시지:")[-1].strip()

# 예시 실행
print(generate_empathy("오늘 여자친구랑 헤어져서 너무 힘들어.", "슬픔"))

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🧾 라이선스 및 사용 범위

• 비상업적 연구 및 실험 목적의 사용을 권장합니다.
• 모델의 응답은 완벽하지 않으며, 실제 심리 상담을 대체할 수 없습니다.

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✍️ 제작자

• GitHub: fufckddl
• Hugging Face: dlckdfuf141