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 # LQ-FSE-base: Korean Financial Sentence Extractor
 
-LangQuant(랭퀀트)에서 공개한 금융 리포트, 금융 관련 뉴스에서 대표문장을 추출하고 역할(outlook, event, financial, risk)을 분류하는 모델입니다.
+금융 리포트, 금융 관련 뉴스에서 대표문장을 추출하고 역할(outlook, event, financial, risk)을 분류하는 모델입니다.
 
 ## Model Description
 
@@ -113,37 +113,23 @@ for i, sent in enumerate(sentences):
     print(f"  {marker} [{score:.4f}] [{role:10s}] {sent}")
 ```
 
-## Model Architecture
+### Input Example
 
 ```
-Input Sentences
-    ↓
-[klue/roberta-base] → [CLS] embeddings per sentence
-    ↓
-[Inter-sentence Transformer] (2 layers, 8 heads)
-    ↓
-┌──────────────────┬─────────────────────┐
-│ Binary Classifier│  Role Classifier    │
-│ (representative?)│  (outlook/event/    │
-│                  │   financial/risk)   │
-└──────────────────┴─────────────────────┘
+삼성전자의 2024년 4분기 실적이 시장 예상을 상회했다. 메모리 반도체 가격 상승으로 영업이익이 전분기 대비 30% 증가했다. HBM3E 양산이 본격화되면서 AI 반도체 시장 점유율이 확대될 전망이다.
 ```
 
-## Training
+### Output Example
 
-- Optimizer: AdamW (lr=2e-5, weight_decay=0.01)
-- Scheduler: Linear warmup (10%)
-- Loss: BCE (extraction) + CrossEntropy (role), role_weight=0.5
-- Max sentence length: 128 tokens
-- Max sentences per document: 30
-
-## Files
+```
+  * [0.8732] [financial ] 삼성전자의 2024년 4분기 실적이 시장 예상을 상회했다.
+  * [0.7145] [financial ] 메모리 반도체 가격 상승으로 영업이익이 전분기 대비 30% 증가했다.
+  * [0.9021] [outlook   ] HBM3E 양산이 본격화되면서 AI 반도체 시장 점유율이 확대될 전망이다.
+```
 
-- `model.py`: Model definition (DocumentEncoderConfig, DocumentEncoderForExtractiveSummarization)
-- `config.json`: Model configuration
-- `model.safetensors`: Model weights
-- `inference_example.py`: Inference helper with usage example
-- `convert_checkpoint.py`: Script to convert original .pt checkpoint
+- `*` 표시: 대표문장으로 선정됨 (score ≥ 0.5)
+- `[score]`: 대표문장 확률 (0~1, 높을수록 핵심 문장)
+- `[role]`: 문장 역할 분류 (outlook / event / financial / risk)
 
 ## Disclaimer (면책 조항)