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@@ -116,6 +116,32 @@ result = predict_emotion("오늘 정말 기분이 좋고 행복한 하루였어!
 print(result)
 ```
 
+### pipeline
+```python
+from transformers import pipeline
+
+model_name = "LimYeri/HowRU-KoELECTRA-Emotion-Classifier"
+
+classifier = pipeline(
+    "text-classification",
+    model=model_name,
+    tokenizer=model_name,
+    top_k=None   # 전체 감정 확률 반환
+)
+
+# 예측
+text = "오늘 정말 기분이 좋고 행복한 하루였어!"
+result = classifier(text)
+
+result = result[0]
+
+print("입력 문장:", text)
+print("\nTop-1 감정:", result[0]['label'], f"({result[0]['score']:.4f})")
+print("\n전체 감정 분포:")
+for r in result:
+    print(f"  {r['label']}: {r['score']:.4f}")
+```
+
 ---
 
 ## Training Details