merrybabyxmas/mindcast-sd-sc-pipeline

Mindcast SD_SC Pipeline

한국어 텍스트를 위한 통합 감정 분석 파이프라인입니다. Sarcasm Detection과 Sentiment Classification을 결합하여 더 정확한 감정 분석을 제공합니다.

🚀 특징

• 2단계 파이프라인: Sarcasm Detection → Sentiment Classification
• 상황별 모델 사용: 일반 텍스트와 비꼬는 텍스트에 각각 특화된 모델 적용
• 6가지 감정 분류: 분노, 슬픔, 불안, 상처, 당황, 기쁨
• 배치 처리 지원: 여러 텍스트 동시 분석
• 분포 분석 기능: 감정 및 sarcasm 분포 통계

📋 워크플로우

1. 입력 텍스트 → Sarcasm Detector → Normal(0) or Sarcastic(1)
2. Normal → SC_Normal 모델로 감정 분류
3. Sarcastic → SC_Sarcastic 모델로 감정 분류
4. 최종 감정 결과 반환

🔧 설치

pip install torch transformers huggingface_hub numpy

💻 사용법

기본 사용

from sd_sc_pipeline import load_mindcast_pipeline

# 파이프라인 로드
pipeline = load_mindcast_pipeline()

# 단일 텍스트 분석
text = "아 진짜 최고다~ 완전 망했네"
result = pipeline.predict(text)

print(f"텍스트: {text}")
print(f"Sarcasm: {result['sarcasm']['label']} ({result['sarcasm']['confidence']:.3f})")
print(f"감정: {result['final_emotion']} ({result['sentiment']['confidence']:.3f})")
print(f"사용 모델: {result['sentiment']['model_used']}")

배치 분석

texts = [
    "오늘 정말 기분이 좋아요!",
    "아 진짜 최고다~ 완전 망했네", 
    "너무 슬퍼서 눈물이 나요"
]

# 배치 예측
results = pipeline.predict_batch(texts)

# 감정 분포 분석
emotion_dist = pipeline.get_emotion_distribution(texts)
print("감정 분포:", emotion_dist)

# Sarcasm 분포 분석  
sarcasm_dist = pipeline.analyze_sarcasm_distribution(texts)
print(f"Sarcastic 비율: {sarcasm_dist['sarcastic_ratio']:.1%}")

빠른 사용 (Quick API)

from sd_sc_pipeline import quick_predict

emotion = quick_predict("와~ 정말 대단하네요~")
print(emotion)  # 출력: "분노" (sarcastic context에서 분석됨)

🤖 사용된 모델

• Sarcasm Detector: merrybabyxmas/mindcast-sarcasm-detector
• Normal Sentiment: merrybabyxmas/mindcast-emotion-normal
• Sarcastic Sentiment: merrybabyxmas/mindcast-emotion-sarcastic

📊 감정 라벨

ID	감정	설명
0	분노	화남, 짜증, 불쾌감
1	슬픔	우울, 실망, 좌절감
2	불안	걱정, 두려움, 긴장감
3	상처	서운함, 배신감, 아픔
4	당황	놀람, 혼란, 어리둥절
5	기쁨	행복, 만족, 즐거움

⚡ 성능 최적화

# GPU 사용
pipeline = load_mindcast_pipeline(device="cuda")

# 특정 GPU 사용
pipeline = load_mindcast_pipeline(device="cuda:0") 

# CPU 사용
pipeline = load_mindcast_pipeline(device="cpu")

📁 파일 구조

├── sd_sc_pipeline.py     # 메인 파이프라인 클래스
├── __init__.py           # 패키지 초기화
├── example.py            # 사용 예제
├── pipeline_config.json  # 설정 파일
├── requirements.txt      # 의존성 목록
└── README.md            # 이 문서

🔍 예제 결과

텍스트: 아 진짜 최고다~ 완전 망했네
Sarcasm: Sarcastic (0.892)
감정: 분노 (sarcastic model, 0.856)

텍스트: 오늘 정말 기분이 좋아요!
Sarcasm: Non-sarcastic (0.934) 
감정: 기쁨 (normal model, 0.912)

🏷️ 라이센스

이 파이프라인은 연구 및 비상업적 용도로 사용 가능합니다.

🤝 기여

버그 리포트나 개선 제안은 Issues에서 환영합니다!

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Mindcast Team | 한국어 감정 분석의 새로운 기준