README.md

metadata

language: ko
datasets: naver-finance-news
tags:
  - sentiment-analysis
  - korean
  - finance
  - finbert
  - transformers
license: mit
model-index:
  - name: finbert-sentiment-ko
    results:
      - task:
          name: Sentiment Analysis
          type: text-classification
        metrics:
          - type: accuracy
            value: (직접 측정한 정확도)

FinBERT Sentiment Analysis (Korean, Finance Domain)

이 모델은 한국어 금융 뉴스 요약문을 대상으로 감정을 분류하기 위해 파인튜닝된 BERT 기반 모델입니다.
감정 분류는 다음 세 가지 클래스 중 하나로 수행됩니다:

• 0: 부정
• 1: 중립
• 2: 긍정

🧠 학습 정보

• 기반 모델: snunlp/KR-FinBERT-SC
• 데이터: 직접 수집한 네이버 금융 뉴스 요약 + 감정 수작업 라벨링
• 총 샘플 수: 약 200개
• Optimizer: AdamW
• Epochs: 4
• 최대 길이: 128
• 평가 지표: Accuracy, F1 Score

🛠 사용 방법

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-classification", model="DataWizardd/finbert-sentiment-ko")

# 예시
pipe("원/달러 환율이 급등하며 시장 불안이 커졌다.")
# 출력: [{'label': 'LABEL_0', 'score': 0.95}] → 부정