FinBERT-Sentiment-KRW-Comment (v3)
이 모델은 snunlp/KR-FinBERT-SC
를 기반으로 파인튜닝한 한국어 금융 감정 분석 모델입니다.
특히 환율(FX) 관련 댓글에서 나타나는 감정을 공포(0) 또는 욕심(1) 이진 분류하는 데 목적이 있습니다.
🧾 라벨 정의
라벨 | 설명 |
---|---|
0 | 공포 (Fear) |
1 | 욕심 (Greed) |
🏋️♂️ 학습 정보
- Base model:
snunlp/KR-FinBERT-SC
- Task: 감정 이진 분류 (공포 vs 욕심)
- Input: 한국어 댓글 (
content
) - Output: 0 또는 1
- Training epochs: 4
- Train size: 약
X
개 - Eval size: 약
X
개 - Evaluation metric: Accuracy, Precision, Recall, F1
📊 평가 결과 (Test Set 기준)
Metric | Score |
---|---|
Accuracy | 0.94 |
Precision | 0.94 |
Recall | 0.94 |
F1-score | 0.94 |
공포(0): precision=0.95, recall=0.91, f1=0.93
욕심(1): precision=0.93, recall=0.96, f1=0.94
🧪 사용 예시
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-classification", model="DataWizardd/finbert-sentiment-krw-comment-v3")
pipe("심상치 않네요 중동전쟁 발발하고 1월8일에 김정은이 미사일 실험하고 그러면 1170은 기본이고 1190원도 순식간일듯.")
# → [{'label': '1', 'score': 0.98}]
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Evaluation results
- accuracyself-reported0.940
- precisionself-reported0.940
- recallself-reported0.940
- f1self-reported0.940