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language: ko
license: other
base_models:
- snunlp/KR-FinBert-SC
- skt/kogpt2-base-v2
tags:
- encoder-decoder
- seq2seq
- text-simplification
- financial-domain
- ko
- pytorch
datasets:
- combe4259/fin_simplifier_dataset
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# 금융 텍스트 간소화 모델 (Financial Text Simplifier)


## 모델 설명

[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/19Q7kUWtHX2shLx6iGGoT66wEidOrvLCf?usp=sharing)

**fin_simplifier**는 복잡한 금융 용어와 문장을 일반인이 이해하기 쉬운 한국어로 변환하는 인코더-디코더 모델입니다.

### 모델 구조 (config.json 기반)
- **모델 타입**: EncoderDecoderModel
- **인코더**: snunlp/KR-FinBert-SC (은닉 차원: 768)
- **디코더**: skt/kogpt2-base-v2 (어휘 크기: 51,201)
- **파라미터 수**: 약 255M
- **파일 크기**: 1.02GB (safetensors 형식)

### 주요 특징
- 금융 전문 용어를 쉬운 일상어로 변환
- 한국어 금융 문서에 최적화
- 복잡한 금융 개념 간소화 (PER, ROE, 파생상품 등)
- 은행 상담 및 금융 교육 활용 가능

## 사용 목적

### 주요 활용 사례
1. **금융 상담 지원**: 은행 상담 시 고객 이해도 향상
2. **금융 교육**: 복잡한 금융 개념을 쉽게 설명
3. **문서 간소화**: 약관, 상품 설명서 등을 이해하기 쉽게 변환
4. **접근성 개선**: 금융 소외계층의 금융 서비스 접근성 향상

### 사용 제한 사항
- 법적 구속력이 있는 문서 작성
- 투자 조언 또는 금융 상담 대체
- 정확한 수치나 계산이 필요한 경우

## 사용 방법

### 설치
```python
from transformers import EncoderDecoderModel, AutoTokenizer
import torch

# Model loading
model = EncoderDecoderModel.from_pretrained("combe4259/fin_simplifier")
encoder_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("snunlp/KR-FinBert-SC")
decoder_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("skt/kogpt2-base-v2")

# Set special tokens
if decoder_tokenizer.pad_token is None:
    decoder_tokenizer.pad_token = decoder_tokenizer.eos_token
```

### 추론 예시
```python
def simplify_text(text, model, encoder_tokenizer, decoder_tokenizer):
    # Tokenize input
    inputs = encoder_tokenizer(
        text,
        return_tensors="pt",
        max_length=128,
        padding="max_length",
        truncation=True
    )
    
    # Generate simplified text
    with torch.no_grad():
        generated = model.generate(
            input_ids=inputs["input_ids"],
            attention_mask=inputs["attention_mask"],
            max_length=128,
            num_beams=6,
            repetition_penalty=1.2,
            length_penalty=0.8,
            early_stopping=True,
            do_sample=True,
            top_k=50,
            top_p=0.95,
            temperature=0.7
        )
    
    # Decode output
    simplified = decoder_tokenizer.decode(generated[0], skip_special_tokens=True)
    return simplified

# Example usage
complex_text = "주가수익비율(PER)은 주가를 주당순이익으로 나눈 지표입니다."
simple_text = simplify_text(complex_text, model, encoder_tokenizer, decoder_tokenizer)
print(f"원문: {complex_text}")
print(f"간소화: {simple_text}")
# 출력 예시: 모델이 생성하는 간소화된 텍스트
```

## 학습 상세 정보

### 학습 데이터셋
[데이터셋](https://huggingface.co/datasets/combe4259/fin_simplifier_dataset/tree/main)
자체 제작 데이터셋
-출처: NH농협은행
-NH농협은행 상품설명서를 gemma 모델에 투입하여 변환하여 생성

### 학습 설정 (trainer_state.json 기반)
- **에포크**: 10
- **배치 크기**: 4 (gradient accumulation steps: 2)
- **최대 학습률**: 2.99e-05
- **최종 학습률**: 8.82e-09
- **옵티마이저**: AdamW (warmup steps: 200)
- **레이블 스무딩**: 0.1
- **드롭아웃**: 0.2 (인코더 및 디코더)

### 생성 하이퍼파라미터
- **Beam Search**: 6 beams
- **Repetition Penalty**: 1.2
- **Length Penalty**: 0.8
- **Temperature**: 0.7
- **Top-k**: 50
- **Top-p**: 0.95



## 평가 결과

### 학습 성과 (trainer_state.json 기준)
- **초기 손실**: 13.53
- **최종 손실**: 3.76
- **손실 감소율**: 72.2%
- **총 학습 스텝**: 3,600 
- **수렴 패턴**: 에포크 8부터 안정적 수렴

### 에포크별 평균 손실
| 에포크 | 평균 손실 |
|--------|-----------|
| 1 | 8.98 |
| 2 | 6.93 |
| 3 | 5.95 |
| 4 | 5.28 |
| 5 | 4.81 |
| 6 | 4.44 |
| 7 | 4.17 |
| 8 | 3.97 |
| 9 | 3.82 |
| 10 | 3.73 |

### 예시 출력

| 원문 (Complex) | 변환 결과 (Simplified) |
|---------------|---------------------|
| 시가총액은 발행주식수에 주가를 곱한 값으로 기업의 시장가치를 나타냅니다. | 시가총액은 회사의 모든 주식을 합친 가격입니다. |
| 파생결합증권은 기초자산의 가격변동에 연계하여 수익이 결정되는 증권입니다. | 파생결합증권은 다른 상품 가격에 따라 수익이 바뀌는 투자 상품입니다. |
| 환매조건부채권(RP)은 일정기간 후 다시 매입하는 조건으로 매도하는 채권입니다. | RP는 나중에 다시 사겠다고 약속하고 일단 파는 채권입니다. |
| 유동성위험은 자산을 적정가격에 현금화하지 못할 위험입니다. | 유동성위험은 급하게 팔 때 제값을 못 받을 위험입니다. |
| 원리금균등상환은 매월 동일한 금액으로 원금과 이자를 상환하는 방식입니다. | 원리금균등상환은 매달 같은 금액을 갚는 방식입니다. |



## 인용

```bibtex
@misc{fin_simplifier2024,
  title={Financial Text Simplifier: Korean Financial Terms Simplification Model},
  author={combe4259},
  year={2024},
  publisher={HuggingFace},
  url={https://huggingface.co/combe4259/fin_simplifier}
}
```

## 감사의 말

- **KR-FinBert-SC**: 금융 도메인 특화 인코더 제공
- **SKT KoGPT2**: 한국어 생성 모델 제공

## 연락처

- **HuggingFace**: [combe4259](https://huggingface.co/combe4259)
- **Model Card**: 문의사항은 HuggingFace 토론 탭을 이용해주세요



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