--- # For reference on model card metadata, see the spec: https://github.com/huggingface/hub-docs/blob/main/modelcard.md?plain=1 # Doc / guide: https://huggingface.co/docs/hub/model-cards {} --- # Model Card for Model ID 2023.10.29 Update 이 모형은 기업관련 뉴스에 포함된 문장의 긍정/중립/부정을 판단하기 위한 감성분석 모형입니다. 한국어 기반 금융/경영/회계 분야 감성분석 모형으로 사용하시면 됩니다. 예시> 삼성전자의 부채가 증가하고 있습니다. --> 중립 (neutral). 부채증가 자체는 부정적이라고 보기 어려움 경영전략의 실패로 삼성전자의 부채가 증가하고 있습니다. --> 부정 (negative). 실패로 인한 부채 증가는 부정적 현지원, 이준일, and 조현권. "KoBERT 를 이용한 기업관련 신문기사 감성 분류 연구." 회계학연구 47.4 (2022): 33-54. 위 논문에서 제안한 모델을 발전시켜 huggingface를 통해 공개합니다. 연구에 사용하실 경우 위 페이퍼를 cite 해 주시기 바랍니다. 해당 모델은 https://huggingface.co/jhgan/ko-sroberta-multitask 를 사용하여 finetuing 한 모형입니다. 사용 코드는 아래 링크를 참고하셔요 구글 코랩: https://colab.research.google.com/drive/1ORzKUr94cPyc5jaRCAngbclm4Qb4DtdG 현재 모형의 evaluation 결과는 다음과 같습니다. 'eval_loss': 0.3333929479122162 'eval_f1': 0.8637803590285111, 'eval_roc_auc': 0.8973684210526315, 'eval_accuracy': 0.8610526315789474, 정확도 기준으로 논문의 85.7% 에 비해 상승하였으나, 상승폭이 현저하지는 않습니다. ## Model Details ### Model Description - **Developed by:** [More Information Needed] - **Funded by [optional]:** [More Information Needed] - **Shared by [optional]:** [More Information Needed] - **Model type:** [More Information Needed] - **Language(s) (NLP):** [More Information Needed] - **License:** [More Information Needed] - **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed] ### Model Sources [optional] - **Repository:** [More Information Needed] - **Paper [optional]:** [More Information Needed] - **Demo [optional]:** [More Information Needed] ## Uses ### Direct Use [More Information Needed] ### Downstream Use [optional] [More Information Needed] ### Out-of-Scope Use [More Information Needed] ## Bias, Risks, and Limitations [More Information Needed] ### Recommendations Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations. ## How to Get Started with the Model Use the code below to get started with the model. [More Information Needed] ## Training Details ### Training Data [More Information Needed] ### Training Procedure #### Preprocessing [optional] [More Information Needed] #### Training Hyperparameters - **Training regime:** [More Information Needed] #### Speeds, Sizes, Times [optional] [More Information Needed] ## Evaluation ### Testing Data, Factors & Metrics #### Testing Data [More Information Needed] #### Factors [More Information Needed] #### Metrics [More Information Needed] ### Results [More Information Needed] #### Summary ## Model Examination [optional] [More Information Needed] ## Environmental Impact Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700). - **Hardware Type:** [More Information Needed] - **Hours used:** [More Information Needed] - **Cloud Provider:** [More Information Needed] - **Compute Region:** [More Information Needed] - **Carbon Emitted:** [More Information Needed] ## Technical Specifications [optional] ### Model Architecture and Objective [More Information Needed] ### Compute Infrastructure [More Information Needed] #### Hardware [More Information Needed] #### Software [More Information Needed] ## Citation [optional] **BibTeX:** [More Information Needed] **APA:** [More Information Needed] ## Glossary [optional] [More Information Needed] ## More Information [optional] [More Information Needed] ## Model Card Authors [optional] [More Information Needed] ## Model Card Contact [More Information Needed]