--- language: ko license: mit tags: - sentiment - korean - finance - binary-classification - text-classification datasets: - custom pipeline_tag: text-classification widget: - text: "환율 급등 우려로 시장 불안이 커지고 있다." - text: "주가 상승 기대감에 투자심리가 개선되고 있다." --- # FinBERT Sentiment KO (Binary) - `finbert-sentiment-ko-binary` 🧠 **FinBERT 기반 한국어 감정 분석 이진 분류 모델 (긍정/부정)** 이 모델은 `snunlp/KR-FinBERT-SC`를 기반으로 파인튜닝된 모델로, **환율 뉴스에 대한 긍정/부정 감정 분류**를 수행합니다. `중립` 라벨은 제외하고, 오직 긍정(1)과 부정(0) 두 가지 감정만 예측하도록 학습되었습니다. --- ## 🔧 모델 구조 - **Base model**: [`snunlp/KR-FinBERT-SC`](https://huggingface.co/snunlp/KR-FinBERT-SC) - **Task**: Text Classification (Binary Sentiment) - **Classes**: - `0`: 부정 (Negative) - `1`: 긍정 (Positive) --- ## 📊 성능 평가 테스트셋 기준 성능 (42개 샘플): | Metric | Score | |----------------|-------| | Accuracy | 0.95 | | Precision (부정) | 0.92 | | Recall (부정) | 1.00 | | F1-score (부정) | 0.96 | | Precision (긍정) | 1.00 | | Recall (긍정) | 0.89 | | F1-score (긍정) | 0.94 | --- ## 🧪 사용 예시 ```python from transformers import pipeline classifier = pipeline("text-classification", model="DataWizardd/finbert-sentiment-binary") print(classifier("환율 급등 우려로 시장 불안이 커지고 있다.")) # 출력 예시: [{'label': 'LABEL_0', 'score': 0.98}] ← 부정 print(classifier("환율 급락이 예상된다.")) # 출력 예시: [{'label': 'LABEL_1', 'score': 0.95}] ← 긍정