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- ko
library_name: transformers
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widget:
- text: 오늘 밥이 너무 맛있었어. 행복해
- text: 가방에 바퀴벌레가 있었어
- text: 가방에 강아지가 있었어
- text: 직장에서 부당한 일을 겪어서 너무 화가 나
- text: 퇴직금으로 적립한 펀드 수익률이 많이 올랐어.
- text: 퇴직금으로 적립한 펀드 수익률이 많이 떨어졌어.
- text: 퇴직금으로 적립한 펀드 수익률이 많이 내려갔어.
- text: 우연히 남자친구가 헤어진 전 여자친구를 잊지 못했다는 걸 알았어.
license: cc-by-sa-4.0
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- f1
- accuracy
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# 한국어 감정 분류모델
# Korean Sentiment Classification Model
## 60가지의 세분화된 감정분류 모델
### Dataset: Aihub-감성대화말뭉치
### Dataset URL : https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=86

### model: hun3359/klue-bert-base-sentiment
### parent model: klue/bert-base
### parent model url: https://huggingface.co/klue/bert-base

![confusion_matrix](result/confusion_matirx.png)

** fine-tuning log ** 

distilbert-base-multilingual-cased을 5 epoch fine-tuning -->  f1: 0.25 (2023.08.08)

bongsoo/mdistilbertV3.1을 5 epoch fine-tuning -->  f1: 0.26 (2023.08.09)

klue/bert-base를 5 epoch fine-tuning --> see below results (2023.08.09)

- klue-bert-base-sentiment fine-tuning result 

```json
{
  "test_loss": 2.8668248653411865,
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  "test_runtime": 50.8082,
  "test_samples_per_second": 458.745,
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}
```

- klue-bert-base-sentiment config

```json
{
  "_name_or_path": "klue/bert-base",
  "architectures": [
    "BertForSequenceClassification"
  ],
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  "hidden_act": "gelu",
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  "hidden_size": 768,
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  "intermediate_size": 3072,
  "id2label":{
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