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+---
+language: ko
+license: mit
+library_name: transformers
+tags:
+- text-classification
+- korean
+- mental-health
+- depression-detection
+- bert
+pipeline_tag: text-classification
+---
+
+# Korean Depression/Anxiety Detection Model
+
+한국어 텍스트 기반 우울/불안 감지 모델입니다.
+
+## Model Description
+
+- **Model Type:** BERT for Sequence Classification
+- **Language:** Korean (ko)
+- **Task:** Binary Classification (정상 vs 우울/불안)
+- **Base Model:** BERT (Korean)
+
+## Labels
+
+| Label | Description |
+|-------|-------------|
+| 0 | 정상 (Normal) |
+| 1 | 우울/불안 (Depression/Anxiety) |
+
+## Usage
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+import torch
+
+# 모델 로드
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("YOUR_USERNAME/final_depression_model")
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("YOUR_USERNAME/final_depression_model")
+model.eval()
+
+# 예측
+def predict(text):
+    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
+    with torch.no_grad():
+        outputs = model(**inputs)
+        probs = torch.softmax(outputs.logits, dim=-1)
+        prediction = torch.argmax(probs, dim=-1).item()
+    return {
+        "label": prediction,  # 0=정상, 1=우울/불안
+        "confidence": probs[0][prediction].item()
+    }
+
+# 사용 예시
+result = predict("요즘 너무 힘들고 아무것도 하기 싫어요")
+print(result)
+```
+
+## Model Details
+
+- **Architecture:** BertForSequenceClassification
+- **Hidden Size:** 768
+- **Attention Heads:** 12
+- **Hidden Layers:** 12
+- **Vocab Size:** 30,000
+- **Max Position Embeddings:** 300
+
+## Intended Use
+
+이 모델은 정신건강 관련 연구 및 챗봇 서비스에서 사용자의 감정 상태를 파악하기 위한 목적으로 개발되었습니다.
+
+## Limitations
+
+- 이 모델은 전문적인 의료 진단 도구가 아닙니다.
+- 실제 우울증/불안장애 진단은 반드시 전문 의료진과 상담하세요.
+- 모델의 예측 결과는 참고용으로만 사용해야 합니다.
+
+## License
+
+MIT License