|
|
--- |
|
|
license: apache-2.0 |
|
|
--- |
|
|
|
|
|
๋ก๋งจ์ค ์ค์บ ๋ํ์, ์ผ์ ๋ํ๋ฅผ ํ์ฉํ์ฌ ์ง๋ํ์ตํ ์ค์บ ๋ํ ๊ฐ์ง AI ์
๋๋ค. |
|
|
๋ชจ๋ธ ํ์ต์ ์ฌ์ฉ๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ ์ ๋ถ ์ง์ ๊ณต์ํ ๊ฒ์ด๋ฉฐ, ํผํด์
์ ์ง์ธ, ์ฌ๊ฑด์ ๋ค๋ฃฌ ์ ํ๋ธ ๊ธฐ์ฌ ๋ฑ์ ํตํด ๋ํ ๋ด์ฉ์ ์
์ํ์ต๋๋ค. |
|
|
11์ ์ด์ ์ฌ๋ผ์ฌ ์๋ก์ด ๋ฒ์ ผ์ AI๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ป๊ธฐ ์ํด ์ง์ ๋ก๋งจ์ค ์ค์บ , ๋ชธ์บ ํผ์ฑ์ ๋นํ๋ฉด์ ์ป์ ๋ฐ์ดํฐ๊ฐ ์ถ๊ฐ๋ก ํ์ต๋ ๋ชจ๋ธ์ด ์ฌ๋ผ์ฌ ๊ฒ ์
๋๋ค. |
|
|
|
|
|
์
๋ ฅ์ผ๋ก ํ
์คํธ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ง์ด๋ฃ์ผ๋ฉด, ๋ฐํ์ผ๋ก 0, 1 ์ค ํ๋๋ฅผ ๋งํํฉ๋๋ค. |
|
|
0์ด ์ผ๋ฐ๋ํ, 1์ด ๋ก๋งจ์ค ์ค์บ ๋ํ ์
๋๋ค. |
|
|
๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ ์ฝ๋๋ก ์ฌ์ฉ ํ ์ ์์ต๋๋ค. |
|
|
```python |
|
|
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification |
|
|
import torch |
|
|
|
|
|
# BERT ๋ชจ๋ธ๊ณผ ํ ํฌ๋์ด์ ๋ถ๋ฌ์ค๊ธฐ |
|
|
model_name = "gihakkk/bert_scam_classifier" |
|
|
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) |
|
|
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) |
|
|
|
|
|
def predict_scam(text): |
|
|
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', truncation=True, padding=True, max_length=128) |
|
|
with torch.no_grad(): |
|
|
outputs = model(**inputs) |
|
|
prediction = torch.argmax(outputs.logits, dim=1).item() |
|
|
return "์ ์" if prediction == 1 else "์ฌ๊ธฐ" |
|
|
|
|
|
# ์์ ์คํ |
|
|
text = "์ฌ๊ธฐ์ ๊ธ์ ์ ์ด์ฃผ์ธ์" |
|
|
result = predict_scam(text) |
|
|
print(f"์์ธก ๊ฒฐ๊ณผ: {result}") |
|
|
|
|
|
``` |