README.md

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title: AI 신약개발 뉴스 판별
description: KoELECTRA + LoRA 기반 AI 신약개발 뉴스 위험 판별과 attention 참고 표시
emoji: 🧪
colorFrom: purple
colorTo: green
sdk: gradio
sdk_version: 4.19.2
app_file: app.py
python_version: "3.10"
models:
  - monologg/koelectra-small-v3-discriminator
pinned: false
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# AI 신약개발 뉴스 판별 Space

첨부된 알고리즘 흐름도와 UI 스케치를 Gradio로 구현한 Hugging Face Spaces용 프로젝트입니다.

## 실행 흐름
1. 사용자 뉴스 텍스트 입력
2. 최소 전처리(공백 정리)
3. KoELECTRA tokenizer로 토크나이징
4. `monologg/koelectra-small-v3-discriminator` + LoRA adapter 추론
5. 마지막 attention 층을 이용한 참고용 Highlight Word 추출
6. 정상/가짜뉴스 위험 확률 표시
7. Model Card 한계를 화면 상단과 하단에 상시 노출

## 런타임 오류 방지 조치
- Python을 `3.10`으로 고정했습니다.
- `requirements.txt`는 지정 버전을 그대로 사용합니다.
- 업로드된 adapter의 원본 `adapter_config.json`은 PEFT 0.20.0에서 생성되어 `alora_invocation_tokens` 등 PEFT 0.9.0이 모르는 필드를 포함하고 있었습니다.
- 그래서 `lora_climate_misinfo/adapter_config.json`을 PEFT 0.9.0 호환 필드만 남긴 버전으로 교체했고, 원본은 `adapter_config.original_peft020.json`에 보관했습니다.
- `app.py`도 `LoraConfig`를 명시적으로 생성해 `PEFT 0.9.0`이 새 필드를 파싱하지 않도록 이중으로 방지합니다.
- LoRA 로드 실패 시 base model만으로 임의 판정하지 않고 UI에 오류를 표시합니다.

## Space 업로드
이 폴더의 **내용 전체**를 새 Hugging Face Space 저장소 루트에 업로드하면 됩니다. `README.md`, `app.py`, `requirements.txt`, `lora_climate_misinfo/`가 같은 루트 구조를 유지해야 합니다.

## 이의 제기 이메일
원본 Model Card에는 개발자 이메일 주소가 실제로 적혀 있지 않습니다. Space 설정의 Variables에 `CONTACT_EMAIL`을 추가하면 UI의 **이의 제기 안내** 버튼에 해당 주소가 표시됩니다.

## 파일 구조
```text
.
├── app.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── MODEL_CARD.md
├── lora_climate_misinfo/
│   ├── adapter_config.json
│   ├── adapter_config.original_peft020.json
│   ├── adapter_model.safetensors
│   ├── tokenizer.json
│   ├── tokenizer_config.json
│   └── README.md
└── assets/
    ├── algorithm_flow.png
    ├── ui_sketch.png
    └── model_card_source.pdf
```

## Model Card 핵심 한계
- 공신력 있는 기관명을 도용한 문장: 오판 가능
- 의약품과 무관한 공신력 기관명을 가져온 문장: 오판 가능
- 거짓 정보를 구체적 수치로 작성한 문장: 오판 가능
- 우회적·비꼬기 표현: 취약 가능

자세한 내용은 `MODEL_CARD.md`를 확인하세요.