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@@ -16,11 +16,14 @@ metrics:
 - accuracy
 - mae
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-[colab](https://colab.research.google.com/drive/112GWo0LrRls5B_uF6ghjZXzY6PxXzrnV?usp=sharing)
+## Colab Notebook
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+[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/112GWo0LrRls5B_uF6ghjZXzY6PxXzrnV?usp=sharing)
+
 
 # 금융 문서 난이도 분류 모델 (Text Difficulty Classification)
 
-이 모델은 `klue/bert-base`를 파인튜닝하여, 한국어 금융 문장의 난이도를 **10단계(1~10)**로 분류하는 **Text Classification 모델**입니다.  
+이 모델은 `klue/bert-base`를 파인튜닝하여, 한국어 금융 문장의 난이도를 10단계(1~10)로 분류하는 Text Classification 모델입니다.  
 
 '어려운 문장'이 등장했는지 실시간으로 감지하여 '쉬운 문장 변환 AI'의 트리거 역할을 하도록 설계되었습니다.  
 
@@ -91,7 +94,7 @@ print(f"예측 난이도: {difficulty}")
 ## 평가 결과 (Evaluation Results)
 
 Test Set (432개) 기준 최종 성능입니다.  
-이 모델은 **'정확한 예측(F1)'**과 **'유용한 예측(MAE, Within 1 Acc)'** 모두에서 안정적인 성능을 보였습니다.  
+'F1 Score'와 'MAE, Within 1 Acc' 모두에서 안정적인 성능을 보였습니다.  
 
 | Metric               | Score | 설명 |
 |-----------------------|-------|------|
@@ -102,7 +105,7 @@ Test Set (432개) 기준 최종 성능입니다.
 
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-## 샘플 예측 (Sample Predictions)
+## 샘플 예측
 
 | 입력 텍스트 | 예측 난이도 (1-10) |
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