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-license: apache-2.0
+license: mit
+language:
+  - ko
+  - en
+base_model: jhu-clsp/mmBERT-small
+base_model_relation: finetune
+tags:
+  - pytorch
+  - safetensors
+  - text-segmentation
+  - semantic-chunking
+  - modernbert
+  - prototype
 ---
+
+
+# Backfire Borderline (Rev 232)
+맞불 방화선 모델은 후속 모델에 전달하기 용이하도록 주제를 기반으로 적당히 본문을 분할하는 것을 목표로 합니다.
+
+기존의 모델 형태와는 다르게 KEEP / CLOSE 형태로 출력하며, 이를 통해 현재 부분에서 본문을 끊어야 할지, 아니면 계속 이어가야할지를 반환합니다.
+
+이 프로젝트는 **발화 특이점** 프로젝트의 일부입니다.
+
+## 빠른 시작
+
+Python 3.11 이상을 사용합니다. 모델 저장소를 로컬 폴더로 다운로드하거나 복제한 뒤,
+사용할 CPU·GPU 환경에 맞는 PyTorch 패키지를 설치하고 다음 명령을 실행합니다.
+
+```bash
+cd bfb232
+python -m pip install -r requirements.txt
+python bfb232.py --model . --language ko --input input.txt --output result.json
+```
+
+Python에서는 이 레포지토리를 같은 경로에 둔 상태에서 다음과 같이 사용합니다.
+
+```python
+from bfb232 import BFB232
+
+model = BFB232.from_pretrained(".", device="auto")
+text = "여섯 살 적에 나는 "체험한 이야기"라는 제목의, 원시림에 관한 책에서 기막힌 그림 하나를 본 적이 있다. 맹수를 집어삼키고 있는 보아 구렁이 그림이었다. 위의 그림은 그것을 옮겨 그린 것이다..."
+result = model.segment(text, language="ko")
+for segment in result["segments"]:
+    print(segment["start"], segment["end"], repr(segment["text"]))
+assert "".join(s["text"] for s in result["segments"]) == text
+```
+
+`language`에는 한국어 `ko` 또는 영어 `en`을 지정해야 합니다.
+언어 자동 감지나 혼합 언어 판별은 제공하지 않습니다 - 입력된 데이터를 기반으로 판별함을 추천합니다.
+
+## 배포 구성
+
+| 항목 | 내용 |
+|---|---|
+| 기반 모델 | 파인 튜닝된 `jhu-clsp/mmBERT-small` |
+| 인코더 파라미터 수 | 140,493,696 |
+| 체크포인트 | 232번째 실험본 (시드 1026914109) |
+| 분할 판정 | `close_logit - keep_logit >= 임계값`이면 `CLOSE` |
+| 임계값 | 한국어 −1.234375, 영어 −1.4140625 |
+
+
+## 입력·출력 포맷
+- CRLF·CR 줄바꿈은 내부적으로 LF로 정규화하며, 반환하는 구간에는 원문의 줄바꿈과 공백을 보존합니다.
+- 분할 후보 위치마다 KEEP(이어 붙이기) / CLOSE(구간 끝내기)를 판단하고, 원문을 보존한 구간을 반환합니다.
+
+## 주의사항
+- 해당 프로젝트는 작업의 속도를 위해 ChatGPT 6 Astra를 이용하여 코드가 작성되었습니다.
+  일부 코드에서 불필요한 호출이 발생할 수 있습니다.